#DeepTech人物访谈# 【对话MIT梁琪瑶：正因为对AI乐观，所以才对科研悲观】

正因为对 AI 乐观，所以才对科研悲观。”采访中，梁琪瑶用这样一句看似矛盾的话，形容自己对 AI 与学术研究未来的判断。

几年前，她还在研究量子计算。作为一名接受物理学训练的研究者，她始终对世界的运行机制抱有好奇，希望通过理论与实验，解释那些尚未被理解的现象。2022 年底，ChatGPT 的出现，让她找到了一个新的研究对象——#AI# 。

尽管大模型已经展现出令人惊讶的能力，但人们仍然很难解释，这些能力究竟是如何产生的。在她看来，如今的 AI 研究仍带有某种“炼金术”色彩。研究人员知道哪些方法能够提升模型性能，却未必清楚背后的原理。她希望改变这一点。

与利用 AI 解决其他学科的问题不同，她尝试反过来，用物理学的方法研究 AI，将 AI 视为一个有待理解的复杂系统。从扩散模型的组合泛化，到大语言模型的后训练，她始终沿用一套看似简单的方法：构建小型的“玩具模型”（Toy Model），通过控制变量、观察现象，寻找复杂系统背后的规律。

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