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The Decoder
哈佛學者開源BootLoops工具，助AI進行精準科學運算
哈佛學者運用開源工具 BootLoops 與 AI，短短三個月產出跨領域36篇論文。此工具大幅提升 AI 在科學運算的精確度，但也凸顯人類專家監督驗證仍是關鍵。
BootLoops
科學運算
人機協作
哈佛大學物理學家 Matthew Schwartz 開發了一款名為「BootLoops」的開源工具，讓大型語言模型能執行精確的科學運算。透過這項工具，研究團隊在短短三個月內，成功產出橫跨粒子物理、語言學與生態模型等 18 個領域的 36 篇研究手稿，展現了 AI 跨學科解決知識斷層的驚人潛力。
然而，研究過程也點出 AI 的現有盲點。雖然 BootLoops 強化了模型的工具呼叫與運算能力，但 AI 經常在過程中「過早宣告成功」，或從正確的計算數據中推導出錯誤的結論。因此，人類專家的介入查核與引導變得極為重要。
這項技術發展對一般人與企業導入 AI 帶來重要啟示：生成式 AI 是極具潛力的生產力擴充工具，能大幅縮短資料處理與初步運算的時間；但人類仍必須扮演「監督與決策者」的角色，運用批判性思維與領域專業知識來把關最終成果，才能發揮人機協作的最大價值。