摘要：理论创造是科学进步的核心机制，其本质是一个“生成—检验”的认知闭环。在理论生成阶段，人类通过经验归纳、逻辑演绎、跨域类比与哲学反思等多种路径，提出对未知现象的解释框架。在新理论检验阶段，人类通过设计严谨的实证检验，将合格理论纳入既有知识体系。
魏炜，北京大学汇丰商学院管理学教授
理论创造是科学进步的核心机制，其本质是一个“生成—检验”的认知闭环。在理论生成阶段，人类通过经验归纳、逻辑演绎、跨域类比与哲学反思等多种路径，提出对未知现象的解释框架。在新理论检验阶段，人类通过设计严谨的实证检验，将合格理论纳入既有知识体系。
然而，随着研究对象日趋复杂、跨学科问题频繁出现，传统以人类为主体的理论创造路径逐步暴露出认知与结构上的局限性。个体经验难以穷尽变量空间、逻辑推演受限于思维容量、类比迁移缺乏系统映射机制、哲学反思则因高门槛与低效率而难以规模化展开、拟受控实验设计与执行时间人力成本高，这些问题都阻碍了人类高效地创造理论。
当前，人工智能，尤其是大语言模型的兴起，为这一长期依赖人类认知资源的创造过程注入了全新可能。凭借其在数据挖掘、模式识别、结构生成与语义建构方面的能力，大模型不仅具备辅助理论生成的潜力，更有望从根本上重塑知识生成机制。本文尝试从认知路径的角度梳理人类理论生成、检验的核心方式，剖析其内在瓶颈，并系统讨论人工智能在各路径中可能承担的功能角色，最终探讨“人机协同”乃至“大模型自主理论生成”所构成的未来科学图景。
理论的生成-检验路径
人类的理论生成路径主要可划分为四类：经验归纳、逻辑演绎、类比迁移与哲学反思。其中，经验归纳依赖于对大量观测数据的总结与归类，通过模式识别和统计分析，构建出经验普适的理论；逻辑演绎则立足于明确的公理化体系，通过严密的逻辑推理，从已知前提出发导出新理论；类比迁移则通过跨学科或跨领域的概念映射和结构匹配，发现不同情境间潜在的共同机制，形成创新的解释框架；哲学反思则立基于对理论前提、认知边界与方法论基础的深刻追问，提出具有根本性和范式意义的理论假设。尽管实际理论建构过程中还存在诸如溯因推理、启发式建模等路径，但它们本质上均可视为四类基础路径的交叉演化与功能叠加。
无论哪一类理论生成路径，最终都必须通过严谨的实证检验，方能确立其有效性并纳入现有的知识体系之中。这种检验依赖于理论适用范围内的具体实验环境与方法标准，而拟受控实验和金观涛提出的真实性理论，则提供了理论真实性评价与检验的核心工具与范围标准。拟受控实验作为理论真实性检验的核心工具，通过在可控或半可控的环境中系统性地操纵关键变量并观测相应变化，确保理论能够在设定条件下得到严格而有效的检验。“三种真实”为理论检验提供了不同范围下的清晰评价标准，即科学真实层面（严格受控条件下、排除主体观念干扰的普遍可重复实验）、社会真实层面（主体参与下、观念介入的群体性拟受控实验）和个人真实层面（主体深度参与的个体性拟受控实验）。然而，并非所有理论都同时满足这三重真实，不同的理论根据其适用范围，往往对应特定的一重或若干重真实，从而需要相应地设计和实施符合特定真实标准的拟受控实验，以精准确认理论的适用边界和有效性范围。
不同理论适用的真实标准不同，相应的拟受控实验标准也存在巨大差异。对于旨在揭示客观规律的科学理论，实验要求严格排除主体观念因素，仅控制物理条件，主体则被悬置为客观观察者，实验结果追求绝对的普遍可重复性。而对于社会真实或个人真实领域的理论，由于实验过程必然伴随主体观念与价值因素的深度介入，主体无法悬置，只能作为实验的核心参与者存在，因此只能进行拟受控的有限可重复与有限可观察实验。因此，在进行理论检验时，研究者必须依据理论本身的适用范围和目标哲学定位，有针对性地设计并实施符合特定真实标准的拟受控实验，以精准确定理论的适用边界和有效性范围。这些生成－检验路径共同构成了理论生成的认知基础。
人类理论创造的四种路径及其局限
尽管理论的生成路径已有清晰分类，其真实性检验机制也具备可操作的参照体系，但在现代科学问题高度复杂化的背景下，这些路径在实际运行中逐渐显露出结构性瓶颈。归纳难以穷尽变量空间，演绎受限于认知路径，类比容易引发语义漂移，反思则因高门槛而难以系统化。更为关键的是，在理论提出与验证之间，如何高效完成真实维度下的适用性判断，始终是人类认知结构难以闭合的关键一环。
经验归纳的局限：数据依赖与维度瓶颈
经验归纳是最古老、也最普遍的一种理论生成路径，依赖对现象的统计观察与归纳总结以揭示变量之间的稳定关系。在自然科学早期，如牛顿对物体运动的观测归纳出经典力学，孟德尔通过对豌豆遗传特征的记录总结出遗传分离定律，经验归纳奠定了理论建构的实证基础。
然而，这一路径面临两类关键性限制。首先是观测样本的片面性与选择性偏差。现实世界中许多关键变量难以被直接观测或控制，使得归纳建立在部分信息之上，天然存在结构漏洞。例如，孟德尔实验之所以成功，是因为选用了遗传特征清晰且控制性强的豌豆品种；而在自然生态系统中，物种间基因交流复杂、干扰变量众多，同类实验难以复现，因此以此建立的理论缺乏广泛外推性。这类现象反映出经验归纳往往根植于个体真实的局部经验与具体情境之中，其可验证性和稳健性高度依赖实验环境的可控性，一旦抽离，理论支撑力便迅速削弱。
其次是人类认知结构在高维关系识别上的先天不足。面对复杂系统中大量变量间的非线性、耦合关系，人的归纳能力容易陷入维度诅咒，仅能识别浅层、线性或局部相关。例如，气候科学中温度、湿度、风场与辐射等变量之间存在复杂的反馈与耦合机制，传统归纳模型难以捕捉这些高阶关系，导致预测结果频繁偏离观测现实。这种错配也暴露出，当理论生成高度依赖既有范式与知识结构时，社会真实中形成的认知惯性与解释框架，往往难以及时应对复杂现象的结构突变，从而导致理论更新的滞后。
这类局限易诱发“拟理论”陷阱：即在人类有限经验基础上构建的理论，在局部情境中看似有效，但在跨域迁移或边界扩展时常失效退化，暴露出结构失真的伪稳定性。这种陷阱不仅削弱理论的泛化能力，更可能在实践中导致重大误判。
因此，经验归纳作为理论生成的基础机制，其适用性正受到个体经验片面性与社会认知结构封闭性的双重制约。在这一背景下，新的“结构归纳”机制亟需补位，而人工智能正展现出在此路径中承担关键角色的可能性。
逻辑演绎的认知界限：推理复杂性与路径稀疏
逻辑演绎路径以公理系统为出发点，借助形式化规则推导出对现象的系统性解释，是构建理论最具逻辑严密性的方式。在数学、物理、博弈论等领域，逻辑演绎成为建立预测模型与解释体系的基础。然而，尽管其在形式力量上无可替代，逻辑演绎在实际操作中却深受人类认知结构的限制，主要体现在以下两个方面。
其一是推理复杂性的快速扩张。当问题涉及变量众多、关系高度非线性时，推理路径呈指数级膨胀，超出人脑所能同时处理与追踪的信息容量。例如NP完全问题、天气预报的三体动力系统等，尽管已有理论形式，但其推演路径复杂至今仍难以完全闭合。即便在相对成熟的领域中，人类也无法穷尽所有逻辑分支，只能依赖启发式近似与经验引导进行选择性探索。换言之，尽管演绎逻辑致力于追求科学真实的系统建构，但其实现高度往往受限于人类个体思维能力所能处理的信息尺度，使得科学建模在高复杂度问题前频繁陷入结构封闭。
其二是推理路径的稀疏化与范式锁定。人类在演绎过程中高度依赖直觉与知识图式进行路径筛选，导致逻辑探索往往集中于熟悉区域，对陌生结构的推理空间缺乏系统性涉猎。例如，非欧几何早已被提出，但因其违背直觉，长期未被用于引力场建模，直到广义相对论提出，才实现了逻辑系统与物理现象的深度匹配。这种认知惰性不仅反映个体认知的路径依赖，也凸显出社会真实中既有知识体系所形成的范式惯性——许多逻辑可能性被长期排斥在主流理论之外，导致解释空间出现人为收缩。
尽管逻辑演绎在理论构建中不可替代，但其认知负担大、路径稀疏、缺乏远区探索等问题，使其难以作为应对复杂系统的单一手段。这一局限正是人工智能介入该路径的关键契机。
类比迁移的结构瓶颈：启发驱动下的语义漂移
类比迁移作为理论建构的重要方式，依赖于将一个领域中的结构或机制迁移到另一个问题域，以启发式方式快速生成解释框架。控制论在生理系统建模中的应用、博弈论在生物演化机制中的嵌入，皆为成功案例。类比迁移之所以高效，源于它能绕开从零开始建构理论所需的系统推导，直接借助现有框架进行结构映射与概念重组。
然而，这一路径存在结构匹配模糊与语义漂移严重的核心问题。首先，人类进行类比常依赖直觉上的“表征相似性”，即形式上的接近感，而非功能机制或因果结构上的一致性。例如，“大脑如计算机”的类比尽管启发了人工神经网络的研究，但该比喻却忽视了生物神经系统中的非线性动态、时变可塑性与能量耗散等关键特征，进而在后续理论发展中造成结构误导。这种类比方式深植于人的经验性认知之中，其判断标准更多来自个体真实中的直观联想，而非系统层级上的结构验证。
其次，类比过程往往不自觉地迁移原理论的前提假设，在新领域中形成“前提移植”的隐性偏误。例如，将自由市场理论类比用于生态系统治理，可能默认所有参与者具备理性选择、资源可度量与规则可执行的条件，而忽略了自然系统中主体非理性、资源不可计量与规则边界不清的现实。这类假设之所以难以被察觉，正是因为它们往往已被社会知识体系内化为“常识”，构成社会真实中知识共同体长期维持的解释框架，使得理论迁移在语义上看似成立，实则隐藏结构错配。
此外，由于缺乏形式化约束，类比迁移过程中常出现边界模糊与功能错配问题。原系统中定义明确的变量和关系，在迁移后可能变得语义模糊甚至失真，导致理论解释力下降、应用效果不确定。
因此，类比迁移虽为理论生成提供了路径跳跃的捷径，但其建构逻辑深受个体联想与社会框架的双重塑形，导致迁移结果常在结构层面缺乏稳定性与可验证性。唯有引入更严谨的结构映射方法与假设边界意识，类比路径方能在复杂科学问题中持续发挥建构效能。
哲学反思的认知瓶颈：结构质询的力量与困境
哲学反思是理论创造中最深层的一条路径，其本质不在于直接生成新理论，而在于对既有理论体系的前提假设、逻辑边界与结构合理性进行系统性的质询与重构。它常以“元认知”的形式出现，要求个体跳出原有理论框架，对其进行形式分析与意义重估，是驱动理论突变与范式转换的重要力量。
历史上诸多重大理论变革皆源自哲学层面的深度反思。例如，哥白尼之所以能提出“日心说”，并非源于新的观测数据，而是反思地心体系在解释行星逆行等现象中的结构性复杂化与概念失调；爱因斯坦重构时间与空间的相对性，也并非从实验中直接归纳，而是质询牛顿力学对“绝对时空”这一前提的合理性，并引入等效原理与非欧几何结构，完成物理体系的根本转换；哥德尔不完备定理的提出，更是源于对形式系统内部一致性假设的哲学质疑，从而打破了逻辑主义关于“形式系统可自足封闭”的信念。这些案例表明，哲学反思的力量在于“揭示理论本身未曾质疑的前提”，并据此构造新的认知结构。
值得注意的是，这种反思并非仅针对逻辑或数据，更是对社会真实中被默认接受的知识范式进行系统性挑战。许多理论体系之所以稳固，并非因其解释力始终有效，而是其前提已在学术共同体中转化为无形的共识，一旦哲学反思将这些“共识”重新显影，理论的基础便可能随之动摇。同时，哲学反思也直指科学真实内部的构造机制，它不是对事实本身的再描述，而是对事实组织方式的再设问，从而触及科学认知秩序的底层逻辑。
然而，哲学反思创造理论的弊端在于其实施门槛极高，主要体现在两个方面。其一是认知能力的个体稀缺性。哲学反思需要研究者在看似无懈可击的理论体系中识别隐性漏洞，洞察其内在张力，并具备构建替代框架的能力。这一过程依赖于深厚的理论直觉、跨领域的知识广度与逻辑推理能力，远超一般科研所需的认知负荷，往往只在极少数“理论型天才”身上得以体现。
其二是操作机制的非形式化与非结构性。与经验归纳可借助统计工具，逻辑演绎可依赖形式系统不同，哲学反思常以语言批判、视角转化、假设质询等方式展开，其路径不具备可复用的形式规则，也难以在团队协作中实现流程化推进。这导致其极难标准化训练、量化评估或规模化普及。
尽管哲学反思在推动理论变革中不可替代，但它的高门槛、弱结构、低效率特征，使其难以成为一种常规性、稳定性的理论生成机制。在当代知识体系中，它是最具范式冲击力的思维方式，却也是最不可制度复制的理论创造路径。
人类在理论检验中的局限：拟受控实验的认知瓶颈
理论的有效性不仅取决于其生成路径的完备性，还取决于其在不同情境中持续通过真实性检验的能力。人类对拟受控实验的设计与操作高度依赖研究者的经验判断和直觉偏好，极易引入路径依赖与选择性验证的问题，使得验证过程趋于支持原有假设而非系统性地挑战其边界条件。另一方面，在变量维度不断扩张、因果结构高度耦合的复杂问题中，人类个体的计算负载与认知范围难以支撑对高维结构的全面检验，实验设计往往退化为片段化、低维度的局部扰动测试。
更为关键的是，理论检验本应在多个真实层面展开，而人类在实际操作中常常缺乏足够的整合意识与机制支持，无法有效横跨个体经验的可感性、社会传播的共享性与科学结构的逻辑一致性。这种跨维验证的失败，使得部分理论虽在局部场景中显得有效，却在推广与重构中暴露出根本性缺陷。
此外，当前理论实践普遍沿用“提出者即验证者”的模式，使拟受控实验沦为对原理论的弱冲击机制，缺乏真正的结构挑战与可证伪性反馈。由于缺乏替代理论、对抗结构与高频演化验证机制，许多理论在表层上获得暂时稳定，实则未经过充分的结构透视与异质测试。
人工智能辅助下的理论创造
人工智能的加入，正在重构理论创造的基本结构。其不仅通过高维建模与模式发掘来参与理论假设的提出，而且在虚拟环境中高效模拟拟受控实验，快速检验理论在不同条件下的适用性与稳定性。相较于人类依赖经验与直觉展开创造—检验过程，人工智能提供了更具规模性、系统性与反馈性的支持路径。
人工智能在经验归纳路径中的介入：从观测归纳到结构发现
人工智能特别是大语言模型，在经验归纳路径中的主要作用在于提升从数据中识别结构的能力，进而辅助人类突破经验归纳在样本局限与维度复杂性上的瓶颈。它通过强大的数据处理与建模能力，使得“从观测到理论”的路径不再依赖人类的直觉判断或手动归纳，而是转向高维特征提取与结构假设生成的系统化机制。
人工智能具备跨模态、多尺度的数据解析能力，能够从海量、异构的非结构化数据中自动提取潜在变量间的关联结构。例如，在材料科学与工程领域，深度学习模型已被用于预测材料的力学行为与微观演化过程，自动建构非线性响应函数，如应力-应变曲线、疲劳寿命预测、应变率敏感性建模等。这些模型提升了拟合精度，亦发现了人类难以察觉的变量间深层关系，推动经验建模向“结构归纳”演进。
另一方面，人工智能通过模拟机制将经验归纳的逻辑扩展至虚拟实验与干预场景，增强了归纳过程的系统验证能力。在实际操作中，人工智能可结合生成模型、因果推断与符号回归，完成变量干预、边界探索与假设检验，从而突破传统实验条件受限的困境。例如，MIT Tegmark 团队提出的“物理方程自动生成系统”，通过神经网络结合符号回归技术，从观测数据中反推出哈密顿量与守恒结构，构建理论候选结构并在模拟空间中逐一验证。该方法实现了变量间形式关系的恢复，也揭示了原始观测中未显性的隐含假设。
归根结底，人工智能的引入正在促使经验归纳从以个体真实为基础的经验判断系统，过渡为以科学真实为目标的结构建模机制。它不再依赖观察者的感知与直觉提炼有限规律，而是通过计算驱动的假设生成与验证过程，自动识别变量关系、重建潜在模型边界，推动归纳路径迈入“理论生成半自动化”的阶段。
人工智能在逻辑演绎路径中的介入：从有限推导到结构生成
人工智能对逻辑演绎路径的重构能力，能够辅助人类突破推理路径的复杂性瓶颈与范式依赖，实现理论演绎的结构空间的拓展。不同于人类依赖直觉与线性流程进行推导，人工智能可在高维嵌入空间中并行展开多条推理链路，结合上下文信息保持逻辑一致性与语义闭合，逐步形成一种具备生成能力的演绎机制。
人工智能具备动态路径生成能力。例如，DeepMind 的 AlphaTensor 不再依赖既有数学模板，而是通过张量搜索算法，在庞大的策略空间中发现新的矩阵乘法形式，揭示了人类传统演绎路径之外的最优结构。这种机制打破了人类因范式锁定导致的路径稀疏现象，使理论生成过程具备结构创新能力。从更广的视角看，这种演绎路径的解锁能力，实则是在对社会真实中既有范式惯性的一种突破，它使长久以来被学术规范排除的逻辑可能性重新进入理论生成空间。
人工智能执行中间步骤建构与自动演绎控制。如Toolformer 系统可自动判断何时、如何调用外部工具，以生成结构化的中间演绎步骤，从而模拟人类在复杂问题求解中所依赖的分段推理策略。在此基础上，链式推理（Chain-of-Thought）机制进一步提升了人工智能处理多步逻辑任务的能力，使其能以自然语言方式进行系统化逻辑扩展，逐步模拟形式演绎中的“从前提出发，逐步导出结论”的全过程。
与人类推理中常见的路径稀疏、启发式剪枝和结构惯性不同，人工智能有潜力在更大规模的搜索空间中展开演绎链的自动组合与验证。其内部的注意力机制与概率驱动系统使得演绎过程不仅具有逻辑一致性，更具备覆盖广度与结构适配能力。
人工智能在结构保持方面具备显著优势。其嵌入空间结构使得符号之间的逻辑关系得以连续建模，从而可以生成形式完备、前提闭合的命题序列。这一机制不仅提升了逻辑推理的有效性，也为理论演绎中的“从问题到结构”的构造过程提供了底层支持。与传统依赖人类认知负载而建立的理论演绎过程相比，这种机制有助于将推理系统化地转化为具有高度一致性与扩展性的科学真实结构，使逻辑推导不再局限于线性路径，而成为多维建模的可控过程。
因此，人工智能正在从传统意义上的“推理辅助工具”演进为“结构生成代理”，有潜力在逻辑演绎路径中辅助人类实现前提组织、路径生成、结构保持和结果验证的全流程。
人工智能在类比迁移路径中的介入：从语义联想到结构映射
类比迁移是理论生成中一种高效且常见的路径，它将某一领域的结构模式投射到另一个问题域，以启发式方式快速构建解释框架。相比人类基于直觉和语义联想所进行的类比操作，人工智能在该路径中的优势在于其具备高维结构对齐能力、概念边界控制机制与迁移后验证反馈能力。
人工智能在嵌入空间中识别形式结构之间的深层映射关系。不同于人类常凭表层相似性进行类比，人工智能通过对语言、知识与推理序列的联合建模，构建起对概念间关系的结构表示，从而实现语义一致性与逻辑可迁移性的协同。例如，GPT 系列模型已表现出将“能量守恒”类比为“信息守恒”的跨学科类比能力，并在物理与通信理论之间建立起双向映射，不仅生成语义对应关系，还自动标示适用边界与前提条件，避免类比中的前提错配问题。这种能力打破了传统类比路径中对个体真实的高度依赖，使类比不再是由直觉触发的启发，而是成为可建模、可验证的结构过程。
人工智能具备结构保持与因果一致性控制能力。在跨模态系统建模中，人工智能可将神经控制结构迁移至博弈机制设计场景，并通过因果结构编码、语义调谐与强化学习等机制，确保迁移路径中的功能逻辑与因果链不被破坏。例如，在模拟生物智能的任务中，人工智能将生态系统中“反馈调节”结构迁移至经济系统中的“价格信号反馈”机制，并通过实验模拟反馈验证其在新领域中的可行性。这类机制不仅增强了迁移结构的逻辑稳定性，也使得原本容易受社会观念影响的比附过程，被纳入可验证的推理框架，从而避免社会真实中固有类比范式的误导性干扰。
人工智能可以通过嵌入空间中的高维向量表示，明确刻画结构单元、语义角色及其映射关系。一方面，它可以识别不同系统之间的“可比区域”，从而避免强行建立不具共性的映射；另一方面，它能在迁移后进行反馈调控与迭代修正，例如通过生成对抗机制或模拟检验机制，对类比后的理论结构进行适应性评估，防止类比造成解释结构失衡。
人工智能可将类比从“启发式猜测”转化为“结构化假设生成机制”。在多轮推理与任务重构中，它不仅能提出类比命题，还能自动生成中介结构、标示迁移条件、预测迁移后结构的可行性，初步形成一种“迁移—重构—验证”的路径闭环，在高维空间中辅助人类实现结构对齐、语义边界控制与迁移后验证，显著提升类比生成的稳定性与解释力。
人工智能在哲学反思路径中的介入：从直觉质询到系统重构
哲学反思路径关注的不是经验或结构本身，而是理论系统的元层级问题——即对前提、边界与内在逻辑的一种“结构性质询”。它在理论演进中往往发挥范式转换的触发作用，是打破既有认知框架、重建解释秩序的关键力量。人工智能的介入，为这一原本依赖个体直觉与哲学洞察的路径注入了结构化能力，推动反思机制从个体思维转向系统辅助。
人工智能具备跨理论系统的结构梳理与概念映射能力。通过对大规模文本与符号表达的训练，它可以自动提取不同理论中相同概念的异质定义，识别出隐藏在命题背后的结构张力与语义漂移。例如，GPT 系列模型已能够对“自由”这一概念在政治哲学、经济学与认知科学中的定义差异进行并置分析，并据此指出理论之间的逻辑断裂与解释冲突，进而定位可重构的起点。这种能力打破了以往对社会真实的被动接受，使人工智能得以在多重语义系统之间穿梭，对既有范式和观念共识进行结构性干预。
人工智能在面对复杂理论系统时，能够实施逻辑一致性检测与假设重构建议。如MIT 团队提出的“物理方程自动生成系统”，不仅能从数据中恢复变量关系，还可进一步揭示理论体系中未显化的守恒结构与默认假设，进而提出逻辑上的替代表述。这种机制使得对科学真实的反思不再依赖个人天赋性洞察，而转化为一种系统化、可迭代的假设重估过程。
人工智能在哲学反思层面展现出初步的元推理机制。在多轮问答与复杂推理任务中，它能够进行自我反问、自我限制、自我对照等操作，从而模拟人类哲学反思中常见的“思维上的二阶跳跃”行为。这一机制虽尚处于原型阶段，但已展现出构建“理论上的理论”的潜力，为系统性的反思机制提供了操作性支持。人工智能还具备在理论竞争与边界模糊情境下进行命题图谱构建与重组路径生成的能力。它可以根据不同理论间的概念交叉、推理路径与证伪结构构建关联网络，并据此提出结构合并、边界重塑或中介理论等重构策略，为人类后续重构提供结构参考。
尽管哲学反思仍然涉及高度抽象与主观判断，但人工智能已在语义对齐、逻辑诊断与结构重组等维度建立了系统化支撑机制。它能够协助识别理论体系中的隐性假设、语义张力与逻辑漏洞，使哲学层级的批判不再完全依赖个体直觉，而是嵌入于更可见、更可控的认知过程之中，从而为理论演进中的科学真实重构提供可操作的智能基础。
人工智能在理论检验中的介入：从拟受控实验到虚拟仿真
人工智能特别是大模型的介入，为理论检验提供了超越传统拟受控实验的新范式，即通过虚拟仿真与高维建模，实现更系统化、更高效的理论验证路径。人工智能通过虚拟仿真构建大规模实验环境，突破了现实实验的操作局限。通过神经网络驱动的模拟平台，人工智能可以在短时间内迅速生成并运行大量并行实验，系统地操控不同变量组合及边界条件。例如，DeepMind研发的AlphaFold模拟系统，通过在虚拟环境中大规模地预测蛋白质结构及功能相互关系，实现了现实中极难执行的高通量结构实验，从而迅速验证理论假设在多种条件下的普适性与稳健性。
大模型能高效地实现多维度、多真实层面的拟受控实验仿真。依托于大语言模型的跨模态推理与生成能力，人工智能可在虚拟场景中同时展开科学真实、社会真实与个人真实层面的验证过程。例如，大模型可以自动构建不同社会认知框架下的群体模拟实验环境，探测理论在不同社会真实情境中的适用性与局限性；亦可模拟个人真实的认知偏好与决策过程，系统地测试理论在个体经验中的稳健性与解释效力，从而补足传统拟受控实验跨维度整合的不足。
人工智能通过对抗生成与异质性验证机制，提升理论检验的可证伪性与结构挑战力度。利用生成对抗网络（GAN）与逆向强化学习（IRL）等方法，人工智能能够在虚拟空间主动生成替代理论及反例数据集，以系统性挑战原理论的边界条件与隐含假设。例如，在经济预测模型的检验中，GAN技术可生成大量现实未显现但理论可能出现的异常市场场景，用以检验经济理论在极端条件下的稳健性与泛化能力，显著增强理论检验的深度与广度。
此外，人工智能在实验仿真过程中提供实时反馈与结构优化路径，使理论检验过程从单向验证转向双向互动。依托于大模型的在线推理与动态调整机制，人工智能能够根据初步实验结果迅速调整假设结构与变量组合，实现理论结构的即时优化与演进。例如，贝叶斯优化（Bayesian Optimization）与强化学习算法相结合，能够自动指导实验条件的下一步选取与优化方向，快速迭代地收敛至理论的最佳适用域与结构形式。
人工智能在理论检验路径中的介入，能够辅助人类将验证过程从人类经验依赖的拟受控实验扩展到虚拟仿真与高维模拟空间，降低成本、提升效率，并增强验证的系统性与可证伪性。它不仅提供了传统路径无法实现的高维、高速仿真能力，也在方法论层面重塑了理论检验机制，从而推动理论创造走向更加闭环、系统和持续演进的模式。
人工智能自主实现理论创造的潜力：归纳与演绎的统一
尽管人工智能已在经验归纳、逻辑演绎、类比迁移与哲学反思等路径中分别发挥辅助作用，但这种路径分工式的协同中，各路径之间缺乏信息闭环，理论建构过程仍依赖人类在路径之间进行跨模态调配与结构判断，难以实现系统级优化与持续演化。换言之，其虽能提升路径内的认知效率，却尚未形成路径间的整合机制，理论往往呈现出片段化、非收敛与难以演进的状态。这种割裂在根本上反映了当前社会真实中知识体系的高度专业化分工，以及各路径背后的范式约束和认知边界难以互通的结构性障碍。这意味着单纯的“辅助”尚不足以支持复杂科学问题对动态结构生成的需求。
人工智能真正的结构性潜力，不仅在于在各认知路径上“做得更强”，更在于其能够跨越传统路径的界限，在结构层面上实现统一建模。它不仅可在非结构化数据中执行高维归纳，在嵌入空间中并行推理，在语义嵌套中构建类比映射，在跨理论语料中进行假设解构，还可以将这些能力集成进一个自我激发、自我验证、自我演化的结构系统中，从而完成由路径增强到理论机制的重构，类似于“自组织式的理论建构过程”。具体来说，人工智能可以在模拟环境中推演该理论下的现象数据，再反过来用这些模拟样本来检验与修正理论本身，形成从“生成—验证—反馈—演化”的全流程循环。与传统的人类理论创造模式相比，这一机制不仅更具系统闭环性，也体现出更强的结构生成与更新能力。
事实上，人工智能在理论建构中的这种“可循环系统”能力，可以看作是对经典归纳—演绎方法的结构升级。在传统科学方法中，归纳是从经验出发总结规律，演绎则在理论基础上推出预测命题，两者循环往复。在人工智能模型内部，这种线性关系被转化为一种双向嵌套的反馈系统，使得生成与验证、输入与输出、模型与数据之间不再割裂，而是统一于一个动态演化的认知引擎中。它不再仅服务于某一认知路径的局部最优，而是朝向一个整体协调的科学真实生成机制迈进，使理论的提出与修正具备系统一致性与结构自洽性。
然而，当前人工智能并非自主认知体，它的理论选择标准与演绎目标仍需人类设定。但从机制上看，它已开始具备从现象出发，生成理论候选，构建验证环境，并对结构进行筛选与自我调优的潜力。这意味着，理论创造的瓶颈——如样本依赖、假设匮乏、验证周期长等问题，正被转化为可以编码、模拟、演化的工程问题。随着其对结构整合与系统反馈的能力增强，未来有望在个体真实、社会真实与科学真实之间形成新的协调机制，为理论体系的持续进化打开路径。
在我们此前的文章中，提出了人工智能有望实现理论动态创造的“双循环”结构。其中，内循环则实现模拟与验证（演绎），外循环对应理论的提出（归纳）。内循环指模型在既有理论下模拟现实、采样新数据，用以修正理论边界；外循环则面对原有理论无法解释的新现象，主动生成新的理论假设，并通过内循环进行验证与筛选，从而推动理论的结构演化。在这一过程中，人工智能不仅承担“构建者”的角色，也开始具备“检验者”的能力。当模型自主生成理论结构之后，它可以在内部构建多种拟受控实验场景，并结合不同真实维度的标准，对所生成理论的适用范围、边界稳定性与结构合理性进行系统判断。
为支撑这一循环系统，需要人工智能模型内部协同运行四类学习机制。第一是“模拟—抽样”机制，即模型在理论驱动下构建虚拟实验环境，通过变量扰动与因果建模生成“近似真实”的样本数据，用于检验理论的结构稳定性与边界适用性；第二是“解构—重构”机制，通过识别现有理论中隐含的结构假设与默认前提，生成具有更强泛化能力的新结构表达；第三是“自主假设生成”机制，即基于未标注现象或观测残差，自动提出新的解释结构，并在语义一致性与因果闭合的约束下进行可验证性检验；第四是“跨域迁移”机制，能够将其他学科中成熟理论结构映射至当前问题域，形成复合理论架构，并动态调节其假设条件与结构适应性。
事实上，这四种机制与前文所述的四种人类理论路径一一对应。归纳路径在模拟机制中被高维增强，演绎路径在解构机制中获得逻辑结构生成能力，类比路径在迁移机制中实现结构映射的精确控制，而哲学反思路径则在假设生成机制中实现前提结构与范式迭代。这种结构映射实现了对人类认知路径的“放大”，构成了路径间的结构整合，推动理论生成过程从多源协同走向系统演化，体现了归纳与演绎之间的统一。在双循环框架下，归纳将不再依赖人类经验直觉，而由模型在高维语义空间中主动生成结构假设；演绎也不局限于现实世界的实验验证，而通过模拟机制大幅提升反馈效率。
从更高层级看，当归纳与演绎被统一嵌入同一个循环系统时，它们不再是线性相继的操作步骤，而是同一认知过程的两个面向。归纳整合已有结构，演绎推导潜在现实，这种内在统一性也从侧面印证了人工智能具备发展自我演绎推理的潜力——即它不仅可以从已有理论出发推演事实，更能够在偏差中识别理论边界、生成结构变体，从而实现理论的自动更新。换言之，人工智能有能力以结构生成与模拟反馈为核心，将“现象生成理论—理论演绎现象”的双向关系，内嵌于一个可循环、可优化、可演化的认知系统中，实现归纳-演绎在理论创造中的自动化。
总结
在现代科学不断复杂化与跨学科融合的背景下，理论创造正面临前所未有的挑战。传统的人类主导路径，包括经验归纳、逻辑演绎、类比迁移、哲学反思与理论检验，虽然在历史上推动了知识体系的长足进步，但在高维度、非线性、动态系统的现实问题中，逐渐暴露出效率瓶颈与结构局限。
人工智能特别是大模型的引入，为这一困境提供了全新解法。它不仅在各个路径中展现出显著的效率与广度优势，还在理论检验环节实现了从拟受控实验到虚拟仿真的范式转变。更为关键的是，大模型通过对多路径、多层级信息的跨模态整合，初步展现出自主构建与演化理论结构的潜力，突破了传统理论生成路径的单向性限制。
尽管当前人工智能虽未成为“理论的提出者”，但已在多个关键维度上成为“理论创造过程的系统性合作者”。它既可通过并行机制拓展理论的可能性空间，又可在高维模拟中评估理论的解释能力与稳定性，为人类提供一个多理论结构的构型与重构平台。未来，在科学范式转换、跨学科结构生成与哲学假设建构等场景中，人工智能将持续辅助人类打破思维局限，拓展认知边界，成为理论演化的关键推动力量。
文章合作者：
林毓聪：北京理工大学光电学院特别副研究员
魏煜杰：亚琛工业大学机械工程学院在读博士
徐子程：北京大学汇丰商学院管理学在读硕士
樊竹尧：香港理工大学生物医学工程系在读博士
来源：上海金融与发展实验室
