📉فیزیک‌خوانده در عصر هوش مصنوعی: هم بازارِ کار، هم مرزهای علم به یک چیز تشنه‌انداین روزها دو نوع فی

📉فیزیک‌خوانده در عصر هوش مصنوعی: هم بازارِ کار، هم مرزهای علم به یک چیز تشنه‌انداین روزها دو نوع فیزیک‌خوانده این متن را می‌خوانند:یکی نگرانِ بازارِ کار است؛ تیترها را دیده که نرخ بیکاری تازه‌فارغ‌التحصیلانِ علوم کامپیوتر از ۶٪ گذشته، و وقتی در همان جدولِ فدرال‌رزرو نیویورک به فیزیک می‌رسد، عددِ ۷.۸٪ را می‌بیند — دومین رتبه‌ی بد در میان بیش از ۷۰ رشته.دیگری اصلاً کاری به شغل ندارد؛ به عشقِ درکِ کیهان آمده و دغدغه‌اش این است: «وقتی هوش مصنوعی پیچیده‌ترین معادلات را حل می‌کند و الگوهای پنهانِ داده‌ها را بیرون می‌کشد، جای منِ پژوهشگر کجاست؟»خبر این است که هر دو، یک سؤال را از دو زاویه می‌پرسند؛ و جوابش یکی است. اگر اخبارِ فناوریِ همین چند ماه (از شیفتِ شرکت‌ها به مدل‌های استدلال‌گر تا پروژه‌هایی مثل AlphaProof) را دقیق رصد کنید، یک جریانِ زیرپوستی را می‌بینید: بازارِ کار به مدرکِ فیزیکِ شما پولی نمی‌دهد و مرزهای علم هم با محاسباتِ خامِ شما جابه‌جا نمی‌شوند — اما هر دو به‌شدت تشنه‌ی «ذهنیتِ فیزیک‌دانِ» شمایند.⚪️دقیقاً چه چیزی ارزانْ شد؟سؤالِ درست این نیست که «کدام رشته بُرد؟» یا «آیا ماشین جای پژوهشگر را می‌گیرد؟». سؤالِ مهم‌تر این است: در مسیرِ تولیدِ دانش، چه بخشی به ماشین واگذار شد و چه مهارتی ارزشش را از دست داد؟جواب ربطی به دعوای کهنه‌ی «فنی در برابر انسانی» ندارد. چیزی که ارزان شد، «اجرای نحوی» (Syntax Execution) و «محاسباتِ کور» است؛ تولیدِ سریعِ کدِ استاندارد و استخراجِ الگوهای آماری. ابزارهایی مثل Copilot و Cursor هزینه‌ی نوشتنِ کدِ معمولی را به صفر نزدیک کرده‌اند (تقاضا برای برنامه‌نویسِ تازه‌کار حدود ۳۰٪ افت کرده) و همین ابزارها هزینه‌ی نوشتنِ کدِ شبیه‌سازی یا پردازشِ کوهِ داده‌های سرن (CERN) را هم به‌شدت پایین آورده‌اند. هر مهارتی که صرفاً یک «خروجیِ محتمل» بسازد، در حالِ ارزان شدن است؛ چون مدل‌های زبانی در واقع «موتورهای باورپذیری»‌اند: چیزی می‌سازند که «به نظر درست» می‌آید، نه لزوماً چیزی که «درست» است.🧩 ترجمه‌ی این اتفاق به زبان فیزیک بگذارید به زبانِ خودمان بگوییم. در برنامه‌نویسی، «اجرای نحوی» یعنی تولیدِ چیزی که کامپایل می‌شود و خطا نمی‌دهد، اما تضمینی برای درست‌کارکردنش نیست. معادلِ دقیقش در فیزیک، «تحلیلِ ابعادی» است.شما می‌توانید بنویسید: E= mv^2ابعاد بی‌عیب‌اند (جرم ضربدر مجذور سرعت، دقیقاً بُعدِ انرژی)، اما فیزیکش کاملاً غلط است! آن ضریبِ 1/2و مفهومِ عمیقِ دینامیکیِ پشتش گم شده. تحلیلِ ابعادی، درست مثل یک کامپایلر، فقط «فُرم» را وارسی می‌کند نه «حقیقت» را — و این وارسیِ سطحی امروز تقریباً مجانی است.یک مدلِ زبانی تضمین می‌کند یکاها همیشه جور دربیایند. اما کاری که نمی‌تواند بکند این است: به شما بگوید آن 1/2 کجاست، یا وقتی جواب از سرعتِ نور(c) بیشتر شد ابرویش را بالا بیندازد. می‌تواند تابعِ موجی تحویلتان دهد که «خوش‌قیافه» است و معادله را صفر می‌کند، اما نمی‌فهمد که آن تابع اصلاً بهنجار (Normalize) نمی‌شود یا قانونِ دومِ ترمودینامیک را در یک سیستمِ بس‌ذره‌ای نقض می‌کند.همین «ابرو بالا انداختن» — سنجیدنِ فُرمِ ریاضی در برابرِ واقعیتِ طبیعت — دقیقاً کارِ یک فیزیک‌دان است؛ همان گلوگاهی که از «تولید و محاسبه» به «تفسیر و راستی‌آزمایی» جابه‌جا شده و خودکار نمی‌شود.⚛️ آینده‌ی هوش مصنوعی و نیاز به راستی‌آزماییشاهد این ماجرا کجاست؟ در پروژه‌های پیشرویِ صنعت. وقتی DeepMind خواست هوش مصنوعی‌اش مسائل ریاضی المپیاد را حل کند، نتوانست فقط به یک مدل زبانی اعتماد کند؛ چون این مدل‌ها «گام‌های باورپذیر ولی غلط» توهم می‌زنند. پس معماری عصبی-نمادین (Neuro-symbolic) ساختند: شبکه‌ی عصبی فرضیه می‌سازد (خلاقیت)، و یک اثبات‌گرِ صوری (مثل Lean) تک‌تک گام‌ها را با سخت‌گیری منطقی وارسی می‌کند.در فیزیکِ پیشرفته هم همین است؛ هوش مصنوعی‌ای که معادله‌ی شرودینگر را حل می‌کند، روی ماده‌ی چگال مدل می‌سازد یا انرژیِ آزادِ گیبس را تخمین می‌زند، حق ندارد یک جوابِ «خوش‌قیافه» توهم بزند. باید به قوانینِ بقا و تقارن‌های پیمانه‌ای (Gauge symmetries) مقید بماند و عدم‌قطعیتش را دقیق گزارش کند. زنجیر کردنِ این ابزارها به واقعیت، زبانِ مادریِ ماست.🎯فیزیک‌خوانده در عصر هوش مصنوعی: هم بازارِ کار، هم مرزهای علم به یک چیز تشنه‌اندمدرکِ فیزیک امروز یک بلیتِ طلایی و تضمین‌شده نیست؛ داده‌ها این را می‌گویند. و در آن‌سو، با هوش مصنوعی سرِ تولیدِ کدِ شبیه‌سازی یا حلِ جبریِ معادلات هم رقابت نکنید؛ آن بازی را می‌بازید.استراتژیِ یک فیزیک‌خوانده‌ی مدرن این است که همان لایه‌ای باشد که ماشین بدونش فلج می‌شود: فیلترِ حقیقت. کسی که تشخیص می‌دهد یک هوش مصنوعیِ شیوا کِی دارد با اطمینانِ کامل اشتباه می‌کند. مهارتی که خواندنِ فیزیک می‌سازد — جدا کردنِ «درست» از «باورپذیر»، زنجیر کردنِ ادعاها به واقعیت، اندازه‌گیریِ دقیقِ عدم‌قطعیت، و طراحیِ آزمایش‌ها و چارچوب‌هایی که ایده‌های خامِ ماشین را به چالش بکشند — هم‌زمان دو کار می‌کند: در اقتصاد، کمیاب و گران می‌شود؛ و در علم، مرزها را یک قدم جلو می‌برد.این همان رویکردِ Provando e riprovando (آزمودن و بازآزمودن) آکادمیِ چیمنتو است که سه قرن بعد معلوم شد نه یک عادتِ قدیمیِ علمی، بلکه هم‌زمان موتورِ محرکِ کشفیاتِ آینده و ارزشمندترین مهارتِ اقتصادِ فرداست.پس با هوش مصنوعی سرِ تولید «خروجی‌های محتمل» رقابت نکنید؛ آن بازی را می‌بازید. استراتژی این است که همان لایه‌ای باشید که ماشین بدون آن فلج می‌شود: کسی که تشخیص می‌دهد یک هوش مصنوعیِ شیوا، کِی دارد با اطمینانِ کامل اشتباه می‌کند.ابزارها ارزان شده‌اند، اما قضاوت گران است؛ و قضاوتِ مبتنی بر واقعیت، همیشه تخصصِ فیزیک بوده است.✅(یک تبصره‌ی صادقانه: این اعدادِ بیکاری یک عکسِ فوری و پُرنویز از وضعیت ورودی‌های تازه‌کار به بازار است، نه یک تقدیرِ ابدی. در هیچ‌کدام از دو جهت زیادی جدی‌شان نگیرید!)✈️@Anjoman_Elmi_Phys_sut