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数学家陶哲轩儿子变性了?本人现身回应,全网吵翻

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来源:新智元

【导读】陶哲轩的儿子变成女儿了?最近,陶哲轩和自己的儿子Riley Tao在对谈中,探讨了AI与人类科学家该如何联手,加速科学进步。

谁能想到,陶哲轩的儿子也变性了?

最近,这个惊天大瓜,惊呆了一众网友。

事情是这样的:三周前,在一个SAIR频道的Youtube节目中,陶哲轩和自己的儿子Riley Tao一同出镜,就AI如何与人类合作、加速科学进步展开对谈。

炸裂的是,他的儿子Riley Tao居然一头长发,变成了女儿……


最近知道这件事的网友越来越多,大家都炸锅了。

甚至有人说:这是美国的另一条斩杀线——让其他族裔的优秀基因传承不下去。

「非二元性别身份」

所以,陶哲轩的儿子,究竟是啥时候变成这样的?

其实严格说来,他并没有变性。

菲尔兹奖数学大师陶哲轩和在美国航天总署工作的太太Laura有一儿一女,儿子叫William,女儿叫Madeleine。


在2025年,William正式宣布:自己选择了非二元性别身份,同时改名叫Riley。

所谓非二元性别身份,就是不符合传统定义的男性或女性。

而陶哲轩在自己的个人网站中,也对儿子的选择表示支持,完全尊重孩子的自我认同。

他还用了这样一个比喻,孩子的性别认同就像「独特的星星在属于自己的轨道上闪耀」。

在「Sairfoundation」的ins上,Riley Tao自称是SAIR的主持人,大二学生,新型作家,关注Science+AI。


在一个原创小说网站上,我们也发现了Riley Tao的自我介绍。


根据这段描述,他曾在不少刊物上发表过小说,如今正在寻找一位代理人,来推广自己的小说。

可以看到,在网站上的照片中,Riley Tao虽然留着长发,但男性特征还是比较明显。

在另一个网站上有更详细的介绍:Riley Tao正希望推广的小说,是青少年奇幻题材,讲述一名跨性别高中生发现自我身份的故事。

另外,他还分享了自己写的一篇短篇科幻小说,讲的是一个遥远星球中的跨纬度生物在职场中遭遇的歧视。



可以看出,在2022年,Riley Tao就对「跨性别」这一议题非常感兴趣了。

父子20分钟对谈

AI如何改变人类科研

言归正传,让我们来看看,天才数学家陶哲轩和儿子Riley的对谈内容。


先说说SAIR这个项目。

SAIR的全称是Science & AI Research Foundation,是一个致力于推动科学研究与AI协同发展的国际科研机构,由陶哲轩等科学家领军人物共同发起,而SAIR成立的部分原因,就是联邦科研预算的削减。

从上文可以看出,Riley Tao接手了很多SAIR在媒体上的推广工作。


在SAIR的最新一期节目中,陶哲轩和儿子进行了20分钟的对谈。


陶哲轩:AI就像一台喷气式发动机

在视频开头,Riley Tao向父亲陶哲轩提问:AI,正在如何改变人类的科学研究方式?

陶哲轩回答说,AI就像一台喷气式发动机。


喷气发动机动力虽强大,但我们绝不会把它直接绑在身上飞行——那太危险了。同样,今天的AI能力惊人,却依然并不可靠。

但只要我们把它装进「飞机」里,加上工程、验证和规则,它就能安全地带我们跨越原本难以想象的距离。


过去,数学研究是一种「手工」工作,读文献、写证明,都高度依赖研究者个人的经验和直觉。

但如今,陶哲轩已经在研究中频繁使用AI做文献检索、写代码、跑实验。他表示:AI在很多方面都改变了游戏规则。

不过,AI无法替代数学家。因为AI很强,但不可信;人类很慢,但能判断对错。

所以,新的范式出现了:AI负责高速探索,人类负责最终判断。


AI不会证明定理,但它会乱试一切


而且,AI也并不能自动证明定理。


在陶哲轩看来,它真正擅长的,它真正擅长的,是一件在传统数学研究中极其昂贵、却又极其重要的事情——探索。

比如,他最近和谷歌DeepMind的团队合作,使用AlphaEvolve,探索「nodum set」的结构问题——

如何在一定规则下,用尽可能少的线,构造出「重叠最多」的构型?

也就是说,AI被要求在一个极其庞大的可能空间里,疯狂试错,对某些对象进行排序,以优化特定分数,来找出得分最高的物体。这正是它的舒适区。

AI在参数规模还不算太大的情况下(几十条线),给出了不少看起来挺聪明的构造方案。这些方案往往来自已有文献中的思想组合,只是人类之前没意识到还能这样操作。

然后,真正关键的转折点来了:陶哲轩从AI有限的例子中,理解了背后的逻辑,将其抽象、推广,最终形成一个适用于任意大规模参数的通用构造方法


这是一件只有人类数学家才能做的事。

最终,他写出了一篇完全由人类完成证明的论文,但灵感来自于AI。

总之,这场对谈中,陶哲轩反复强调:现代AI的本质,是一种概率性猜测机器。


他给出这样一个金句比喻——

传统科学研究,像一根细细的自来水管,水质干净,但流量极小;而AI,则像一根消防水龙头,流量量巨大、速度极快,但喷出来的,是「污水」。

我们需要这根水龙头,但一定要有过滤系统。

在数学领域,这套过滤系统就是形式化验证。也就是把数学证明写成一种「类似编程语言」的形式,然后交给一个AI的、确定性的软件系统去检查。

所有错误,最终都会被过滤掉。

而这种过滤AI输出的思路,并不只属于数学。在其他科学实验、模拟、临床试验中,都可以应用到。


AI不会超越人类

很多人都会问:AI会不会超过人类?

在陶哲轩看来,这个问题本身就问错了方向。

他引用了经济学中「比较优势」的概念:哪怕有一个全能选手比所有人都强,最优解也不是让他做所有事,而是让每个参与者,做自己相对最擅长的事。

AI能同时读成千上万篇论文,跨搜筛选可能的候选项,人类的比较优势恰恰在另一端:跨领域的抽象与迁移。

人类可以从五六个例子中,就顿悟出规律,但AI目前做不到。不过,AI能降低「参与高端科研」的门槛。


一个复杂问题,可以被拆解成大量子问题,每个子问题都能借AI探索或验证。普通研究者、业余爱好者,都能参与其中。

未来的科研突破,可能不再是某个天才的灵光一现,而是人类智慧×AI能力×大规模协作的乘积。

AI拿奥数金牌?陶哲轩并不认同

在对谈中,Riley提到AI在国际数学奥赛中拿金牌时,陶哲轩却对此态度冷静。

他是这样说的:基准测试很有用,但仅限你还没逼近它的时候。


一旦刷爆基准,问题就来了:AI只是在学会如何赢考试,而不是解决真实问题。

陶哲轩说,这跟应试教育中的陷阱是一样的:当模型被优化成做奥数题、刷榜的时候,它们可能就远离了真实科研中那种混乱、开放、不可定义的问题空间。



下一步,AI模型应该走出榜单,进入真实世界。AI发展的关键,不是设计多少更难的测试题,而是这些工具是否真能被科学家所用。

不需要实验室里最前沿的模型,只需要一两年前的成熟技术,能打磨成嵌入真实科研流程的工具。


未来的十年、二十年,人类和AI不是谁更聪明,而是谁更适合做哪件事。

如今的人类,是否已经学会,该怎样和AI一起思考?

参考资料:

https://www.youtube.com/watch?v=AkXnZr3p4A8

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