物理学界近日迎来一项突破性发现：一组国际科研团队通过创新方法证实了此前被认为不可能存在的“单负胶子散射”现象。这项研究由哈佛大学、剑桥大学等机构联合完成，其核心成果不仅颠覆了传统认知，更揭示了人工智能在基础科学研究中的革命性潜力。
胶子作为原子核的“粘合剂”，其相互作用规律是理解物质结构的基础。科学家长期发现，当单个负螺旋度胶子与多个正螺旋度胶子碰撞时，传统计算模型始终得出零概率结果，仿佛这类碰撞在物理世界中“隐形”。研究团队通过引入“克莱因空间”这一特殊时空结构，发现此类碰撞在满足“半共线条件”——即胶子运动方向近乎平行却存在微妙差异时，确实能够发生且具有独特规律。
研究中最令人震惊的突破来自人工智能的深度参与。面对6胶子碰撞产生的32项复杂数学表达式，GPT-5.2 Pro通过模式识别提出了一个简洁的通用公式。该公式以连乘形式呈现，每项由两个符号函数组合构成，并自动满足温伯格软定理、U(1)退耦恒等式等量子场论核心约束。OpenAI的后续模型更通过数学推导验证了公式的正确性，标志着AI首次在前沿物理研究中完成从猜想提出到理论证明的全链条贡献。
新发现的散射振幅呈现“分片常数”特性：在参数空间被特定几何条件划分的不同区域内，振幅值恒定为+1、-1或0，仅在区域边界发生突变。这种行为模式与贝伦兹-吉勒递推方法计算结果完全吻合，同时为自对偶杨-米尔斯理论的树图结构提供了关键支撑，解决了该理论经典解空间复杂性与树图简单性之间的长期矛盾。
从计算方法论角度看，该研究开创了处理多粒子散射的新范式。传统费曼图方法随粒子数增加会遭遇组合爆炸困境，而新方法通过利用特殊运动学条件，将复杂计算转化为简单因子的乘积。这种效率提升不仅对理论推导具有重大意义，更为粒子对撞机实验数据的精确分析提供了新工具。
研究团队特别强调，AI在此次发现中展现的“物理直觉”远超预期。GPT-5.2 Pro提出的公式不仅数学形式优美，更隐含着胶子散射的深层对称性。其连乘结构反映了几何配置间的乘性关系，分片常数特性则对应量子场论的因果结构，这种数学美学与物理现实的完美统一令科研人员惊叹。
该成果的影响已超越胶子物理范畴。研究方法可直接推广至引力子散射计算，为量子引力理论提供新思路；在超对称理论框架下，相关公式具有简洁的超对称化版本；更与S-代数、Lw1+∞代数等新兴代数结构存在深刻联系，可能推动“天体全息”理论等前沿领域的发展。
这项研究重新定义了人机协作的科学研究模式。人类科学家在问题定义、实验设计和结果验证中发挥核心作用，而AI则凭借强大的模式识别与计算能力，在公式猜想、约束满足等抽象环节展现出独特优势。尽管AI的“直觉”仍需人类严格证明，但这种协作已显著加速了科学发现的进程。
随着验证工作的持续推进，科研界正期待更多由AI辅助突破的基础物理发现。这项研究证明，那些被传统方法判定为“不存在”的物理过程，可能只是隐藏在尚未探索的数学角落中，而人工智能正成为打开这些隐秘之门的钥匙。
