AI用于发现黑洞，诺奖得主提出尖锐质疑：警惕算法背后的数据幻觉

在天文学的探索前沿，人工智能（AI）正以前所未有的态势，成为科学家们洞察宇宙奥秘的新式武器。近日，一个天文学家团队宣布，他们利用创新的AI模型，成功处理了事件视界望远镜（EHT）的观测数据，为我们银河系中心那个质量高达太阳430万倍的超大质量黑洞——人马座A*，绘制出了一幅迄今为止最为清晰的“肖像”。

研究结果大胆地宣称，这个宇宙巨兽正以接近其物理极限的速度疯狂旋转，且其自转轴几乎正对着地球。然而，正当这一激动人心的发现引发关注之际，一位该领域的重量级权威、诺贝尔物理学奖得主莱因哈德·根泽尔（Reinhard Genzel）却及时地泼上了一盆“冷水”，他以审慎而尖锐的科学态度，提醒我们警惕在AI的光环之下，可能潜藏着由不完美数据催生的“科学幻觉”。

这场发生在天文学界的争论，其核心并非关乎AI的应用价值，而是关乎科学研究中最根本的信条：数据的质量。我们银河系的心脏，人马座A*，距离地球约26,000光年，对其进行直接成像是一项极其艰巨的挑战。事件视界望远镜通过遍布全球的射电望远镜阵列，才在2022年首次捕捉到它的模糊身影。

这些观测数据天然地受到了地球大气层等因素的严重干扰，充满了噪声，显得“颗粒感”十足。许多数据甚至因质量过差而被认为不具备直接分析的价值。而此次，由荷兰拉德堡德大学天体物理学家迈克尔·詹森（Michael Janssen）领导的团队，正是将这些被“废弃”的数据作为AI模型的训练素材。他们的逻辑是，通过让神经网络在数百万次合成模拟中学习如何从噪声中识别信号，最终能够“修复”真实的观测数据，从而揭示出隐藏在模糊背后的黑洞结构。

詹森的团队宣称，这种方法非常适合处理EHT数据，并且他们的AI增强图像揭示了惊人的细节。然而，正是这一点，引发了根泽尔教授的深刻疑虑。根泽尔因其在证实人马座A*为超大质量黑洞方面的开创性工作而荣获2020年诺贝尔奖，他对该领域的复杂性有着无人能及的理解。

他向《Live Science》表示，尽管他对这项新工作抱有同情和兴趣，但“人工智能不是灵丹妙药”。他的核心论点直指数据的源头：如果输入模型的数据本身质量低下，那么AI可能会以一种我们无法预料的方式产生偏差。换言之，这是一种高级版的“垃圾进，垃圾出”。AI或许能生成一幅看似清晰、自洽的图像，但这幅图像可能只是一种被严重扭曲的“数据幻觉”，而非黑洞的真实物理面貌。

这场争论完美地展现了AI在尖端科学探索中扮演的“双刃剑”角色。一方面，面对如欧洲航天局盖亚（Gaia）巡天项目产生的超过20亿颗恒星的浩瀚数据，依靠人力进行筛选和分类已无可能，AI成为不可或缺的工具。但另一方面，当AI从数据分类的辅助角色，迈向探索未知、生成新知识的核心角色时，我们必须对其保持更高的警惕性。科学的严谨性，要求我们不仅要信任算法的能力，更要审视其所依赖的数据基础。

面对诺奖得主的质疑，研究的主要作者詹森也表现出科学家应有的审慎。他承认其团队的发现违背了一些流行理论，这固然令人兴奋，但也坦言，他们所采用的人工智能和机器学习方法主要还处于“第一步”。

他表示，团队接下来将致力于改进和扩展相关的模型与模拟。这表明，当前的发现并非定论，而是一个大胆新方法的开端。这场由AI引发的、关于银河系心脏的科学辩论，本身就是科学进步的健康体现。它提醒着我们，在拥抱新技术带来的强大能力时，更要坚守审慎的怀疑精神。AI或许能为我们指出一条前所未有的捷径，但通往真理的道路，依然需要人类科学家以最严格的标准，去伪存真，步步为营。

参考文献

• Live Science. (2025). Nobel laureate warns astronomers using AI to make discoveries.
• Janssen, M., et al. (2025). Three related studies published in the journal Astronomy & Astrophysics.