语言模型无法引发科学革命，但世界模型或许可以

在一份题为《语言模型无法跳跃》的立场文件中，谷歌DeepMind的汤姆·扎哈维认为，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一个循环：从感官体验通过直觉的“跳跃”到达公理，然后逻辑推导出可检验的结论。扎哈维区分了三种推理类型：演绎、归纳和溯因，并声称语言模型能处理归纳和演绎，但不能处理“操控性溯因”——即发明一个尚无语言模板的原因。他以爱因斯坦的工作为例，指出当时并不存在数据危机；牛顿物理非常精确，除了水星轨道的一个微小异常，一个纯粹优化的AI可能会发明一个假设的行星，而不是重新思考时空。扎哈维认为，爱因斯坦的“最幸福的想法”——自由落体的观察者——来自具身模拟，一种身体感觉，而不是公式操作。他将此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的通道。他指出，像Sakana的AI科学家和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这样的信号。作为可能的路径，扎哈维建议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这样的可操作世界模型允许智能体进行干预并运行反事实实验，提供了发明新公理所需的反馈。扎哈维保持谨慎，称这篇论文“暗示”但并未证明这种跳跃是关键瓶颈。