哈佛教授用Claude三个月横跨18学科发36篇论文

哈佛物理学家Matthew Schwartz提出，当前使用AI搞科研的方式可能从一开始就错了。他认为，不应把Claude当作科学家，而应把它当作擅长特定任务的工具。他熬了几周逐行写代码完成的计算，Claude仅用20分钟就复现了。随后他追问一句，Claude在几周内算出15个此前无人算出的费曼积分。三个月后，他完成36篇论文初稿，横跨18个学科。10月1日，Anthropic将他的长文发上官方科学博客，题为“Claude形状的科学”。

Schwartz去年12月开始让Claude Opus 4.5当科研助手，形容它像能干的研究生，干活快20倍，但过程磨人。他认为AI科研新闻多集中在数学，因为那是唯一能完整写下问题并绝对验证的学科，而大部分科学并非如此。他借用物理学“阻抗不匹配”概念，指出科学家想要的与AI最擅长的并不一致。于是他专挑落在Claude长处上的题，称为“Claude形状的问题”。

第一个问题是散射振幅。物理学家靠它从对撞机碎片中认出新粒子，核心是费曼图背后的多维积分。过去20年，物理学家发展出S矩阵bootstrap捷径，靠物理约束逐步缩小候选。Schwartz认为这题适合AI：所需知识无人能全部掌握，且答案可验证。他让Claude Fable 5把散落的方法搬进同一框架，Claude很快复现旧结果并指出他有个算法写慢了。随后他追问椭圆函数能否也这么做。几周后，30个积分被算完，一半复现已知结果，15个此前无人算出。这套工具名为BootLoops，已开源，换任何模型都能驱动，其中两个积分引擎算法出自北京大学马滟青团队。

测试显示，在Mac上装好BootLoops后，用一句话交代任务，Claude Code自己翻文档、找工具，20分钟出头、花费约1.5美元，就重算了一个新积分系数，找出闭式，与数值对上157位。

Schwartz本打算就此收工，但同样方程在不同学科反复出现。Claude告诉他，这些积分还能对应群体遗传学里的贝叶斯证据积分，系统发育学用DNA排家谱树时的积分与费曼图积分同类。他给Claude立规矩：老工具要用，新工具也要造。每个项目哪怕失败，都会留下新工具，Claude越用越能干。

生态学最先出成果。中性理论认为森林物种兴衰全凭运气，但方程写出来20年无人能在大尺度上解开。Claude认出这是BootLoops形状的题并解了。用巴拿马巴罗科罗拉多岛普查数据一对，树种组成变化速度比中性理论允许的快4.5倍。他与植物生物学家James O'Dwyer用Claude搭出新模型，加入物种间寿命、生长和繁殖差异，正往全球森林样地推广。

其他学科也陆续出结果：群体遗传学在57亿对相邻突变中找到基因转换证据；经济学五大顶刊4452篇论文复现包被搬进开源代码逐个核对；语言学家拿到覆盖6072种语言的重音数据库；数学家Watson在1939年开启的格点积分系列最后一道难题也被解开。这些成果合计36篇论文稿，从约400个候选问题中筛出，目前均未正式发表。Schwartz披露，项目期间他在Anthropic担任访问研究员，BootLoops由Anthropic资助，由他本人拥有和维护。

工作台并不复杂：每个项目一个Claude Code会话，一个总控会话负责协调和验收，计算交给后台子Agent，另有会话专门扮演挑刺审稿人。Claude做成的题有一个共同点：答案都能被核对。正因为算错了瞒不住，Schwartz才敢放手让它跑。

Schwartz这三个月回答的是智能靠什么扩张。外界衡量AI强弱几乎只看模型本身，他看的却是：模型上限由实验室决定，最终发挥多少取决于挑题、搭工具、定验收标准的人。他用数学概念“凸包”比喻：人类知识是参差不齐的形状，那些人类够得着但还没人去的中间地带，最适合交给AI。BootLoops就是在尖刺之间连线，把凸包一点点填满。

AI填空白，人在科研里的位置也变了。Schwartz反问，一个AI可能一夜算完的问题，为什么还要申请三年经费。连怎么带研究生，他也说没想清楚。但他认为，只要找对问题，大部分技术活都能自动化，离不开人的是概念部分。通往ASI有两条路：一条等实验室训出更强模型，握在少数公司手里；另一条把人类散落在几十个学科的工具拼成工具箱，交给一个什么都懂一点的模型，由人挑题、追问、验收。后一条不用等下一代模型，每个会用AI的人现在就能走。