언어 모델은 과학 혁명을 일으킬 수 없지만, 세계 모델은 가능할 수도 있다

在一份题为《LLMs cannot jump》的立场文件中，Google DeepMind 的 Tom Zahavy 认为，语言模型无法引发科学革命，因为它们缺乏创造真正新思想的关键认知机制。他用爱因斯坦的发现模型作为循环：从感官经验通过直觉的“跳跃”到公理，再通过逻辑推导得出可检验的结论。Zahavy 区分了三种推理类型：演绎、归纳和溯因，并声称 LLM 处理归纳和演绎，但不处理“操纵性溯因”——即发明一种尚无语言模板的原因。他以爱因斯坦的工作为例，指出当时并无数据危机；牛顿物理学非常精确，只有水星轨道的一个微小异常，而一个纯粹的优化型 AI 可能会发明一个假想的行星，而不是重新思考空间和时间。Zahavy 认为，爱因斯坦的“最快乐的想法”——自由落体观察者——来自具身模拟，一种身体感觉，而非公式操作。他将其与阿基米德在浴缸中的尤里卡时刻相比较。语言模型缺乏这种感官基础；它们就像“中文房间”——移动符号而没有具身经验。他指出，像 Sakana 的 AI Scientist 和 DeepMind 的 AlphaEvolve 这样的系统可以自动化科学，但要么重组现有概念，要么需要清晰的错误信号，而爱因斯坦从未有过。作为一条可能的路径，Zahavy 建议使用物理一致的世界模型：像 Veo 这样的视频生成器只预测下一帧，但像 Genie 这样的动作可控世界模型允许智能体干预并运行反事实实验，从而提供发明新公理所需的反馈。Zahavy 持谨慎态度，称该论文“暗示”但并未证明这种跳跃是关键的瓶颈。