ChatGPT物理得零分

在2023年的搜狐号创作者盛会上，同济大学物理教授吴於人分享了一项引人注目的实验：他将高三物理试卷的选择题输入ChatGPT进行测试。结果出乎意料，尽管ChatGPT在英语、历史等人文科目中表现出色，但在物理这一需要理解和应用能力的科目上却得了零分。这一发现犹如一块投入平静湖面的石子，激起了关于AI在理科领域的局限性的层层涟漪。

这次实验的背后，我们发现其揭示了AI在逻辑推理和实际应用能力上的短板。张朝阳指出，物理学科的本质在于解决实际问题，它要求我们具备抽象思维和逻辑推导的能力。ChatGPT的生成模式更多地依赖于文本数据的统计关联，而非对物理原理的深入理解。当面对需要理解和推导的物理问题时，ChatGPT往往显得力不从心。

训练数据和知识结构也是影响AI在理科领域表现的重要因素。ChatGPT的知识库主要来源于文本数据，缺乏与物理实验和真实场景的交互经验。这使得它在处理需要动态建模的物理问题时，可能难以给出准确的答案。而且，题目适配性问题也不容忽视。部分专家质疑测试题目是否适合AI的解答方式，例如选择题中的干扰项可能更容易误导基于概率生成的模型。

张朝阳认为，尽管AI工具在信息处理效率上具有显著优势，但在需要原创性思维和解决实际问题的能力方面，人类仍然不可替代。吴於人的实验结果凸显了当前AI在应对复杂理科问题上的不足，这也提醒我们人机协作的重要性。

这一事件引发了广泛的争议和后续讨论。有些人质疑“物理得零分”结论的稳健性，认为测试样本或题目类型可能影响结果。无论如何，事件促使学界重新评估AI在教育领域的应用边界。在理科教学中，我们需要深入思考如何平衡工具辅助与核心能力培养，使AI和人类各自发挥优势。

我们可以得出结论：这次事件不仅反映了AI在特定学科（如物理）中的局限性，也提醒我们重新思考技术的定位。AI更适合作为辅助工具，而非完全替代人类认知与创新。未来，我们需要进一步优化AI的推理能力，结合人脑的创造力，实现人机互补，共同推进科学的发展。这不仅是对技术进步的挑战，更是对我们如何智慧地使用工具、平衡技术创新与人文教育的一次深刻反思。