张朝阳在近期公开分享中指出，人工智能正在成为物理研究的“加速器”，能够快速提供公式、指明研究方向，大幅提升基础研究效率；但他同时强调，AI无法替代研究者亲身思考与推导，物理学的真正理解仍必须依靠人类的原创实践。
一、AI在物理研究中的具体帮助：效率提升与方向指引
快速提供公式与方向：张朝阳以自身物理课备课为例，指出AI可以迅速给出复杂公式，帮助研究者节省查阅资料的时间，并指明下一步研究可能的方向。
辅助文献检索与缺口检查：在更广义的研究场景中，AI已能承担搜索文献、填补计算空白、检查推导草稿等基础性工作，让物理学家将精力集中在更核心的创造性突破上。
形式化验证能力：AI甚至能生成数学证明并完成形式化验证，这一能力在理论物理的数学推导中同样具有应用潜力。
二、AI的局限性：无法呈现推导逻辑，需要人类亲自“下厨”
推导过程不可见：张朝阳特别强调，AI只能给出结果，无法呈现背后的推导逻辑和思考链条。“AI效率很高，能帮你指明研究方向，但是如果你不亲自去思考、去算、去研究，你根本讲不出来，也不会理解。”
教育风险显现：当AI抹平了困难的学习路径，学生可能轻松获得正确答案，却绕过了研究直觉的锻炼——这正是物理教育中需要警惕的“正确答案陷阱”。
理解与解释才是稀缺：张朝阳认为，理解证明为什么成立、解释物理现象背后的原理，这些需要人类消化与传承的能力，正成为更稀缺的劳动。
三、张朝阳对AI与原创内容关系的看法：不可取代的“人味”
AI生成内容的“塑料感”：张朝阳将部分AI生成内容比作“化肥催出来的西红柿”，外表光鲜但缺少真实味道，认为大量AI产出让媒体和内容产生了“塑料”的感觉。
人类情感无可替代：他明确指出，AI适合处理规则性强的工作，但在文艺、社会科学以及物理教学中涉及人类情感、审美和真实表达的领域，真人创作具有不可替代的价值。
原创内容仍是基石：张朝阳表示，大模型的“饲料”正是人类原创内容，他的物理课和英语课已成为中文大模型的重要语料，原创内容的价值不仅不会降低，反而会更加凸显。