我们准备好迎接AI驱动的发现了吗？下一次基础物理突破前的AI验证
数据分析、统计与概率
2026-07-10 v1 机器学习
高能物理 - 唯象学
摘要
机器学习（ML）已成为基础物理不可或缺的一部分，加速了从数据采集到推理和假设检验的统计工作流程。随着ML系统日益自主，确保其对于发现主张的可靠性变得至关重要。本综述综合了VERaiPHY（物理中稳健AI的验证与评估）倡议在粒子物理、天体物理学和宇宙学中进行严格ML评估的框架。我们通过将ML置于统计发现工作流程中来确定验证何时至关重要。我们强调基本局限性：归纳偏差不可避免，样本复杂度限制了学习，实验约束限制了发现。我们反思了物理学家作为实验设计者和评估者的角色演变，他们的判断将科学严谨性编码到AI系统中。负责任地整合需要理解ML的变革潜力及其内在边界。
引用
@article{arxiv.2607.10039,
title = {Are We Ready for AI-Driven Discovery? AI Verification Before the Next Fundamental Physics Breakthrough},
author = {Gaia Grosso and Vinicius Mikuni and Lukas Heinrich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2607.10039},
year = {2026}
}