來源：新智元

【導讀】陶哲軒的兒子變成女兒了？最近，陶哲軒和自己的兒子Riley Tao在對談中，探討了AI與人類科學家該如何聯手，加速科學進步。

誰能想到，陶哲軒的兒子也變性了？

最近，這個驚天大瓜，驚呆了一眾網友。

事情是這樣的：三周前，在一個SAIR頻道的Youtube節目中，陶哲軒和自己的兒子Riley Tao一同出鏡，就AI如何與人類合作、加速科學進步展開對談。

炸裂的是，他的兒子Riley Tao居然一頭長發，變成了女兒……

最近知道這件事的網友越來越多，大家都炸鍋了。

甚至有人說：這是美國的另一條斬殺線——讓其他族裔的優秀基因傳承不下去。

「非二元性別身份」

所以，陶哲軒的兒子，究竟是啥時候變成這樣的？

其實嚴格說來，他并沒有變性。

菲爾茲獎數學大師陶哲軒和在美國航天總署工作的太太Laura有一兒一女，兒子叫William，女兒叫Madeleine。

在2025年，William正式宣布：自己選擇了非二元性別身份，同時改名叫Riley。

所謂非二元性別身份，就是不符合傳統定義的男性或女性。

而陶哲軒在自己的個人網站中，也對兒子的選擇表示支持，完全尊重孩子的自我認同。

他還用了這樣一個比喻，孩子的性別認同就像「獨特的星星在屬于自己的軌道上閃耀」。

在「Sairfoundation」的ins上，Riley Tao自稱是SAIR的主持人，大二學生，新型作家，關注Science+AI。

在一個原創小說網站上，我們也發現了Riley Tao的自我介紹。

根據這段描述，他曾在不少刊物上發表過小說，如今正在尋找一位代理人，來推廣自己的小說。

可以看到，在網站上的照片中，Riley Tao雖然留著長發，但男性特征還是比較明顯。

在另一個網站上有更詳細的介紹：Riley Tao正希望推廣的小說，是青少年奇幻題材，講述一名跨性別高中生發現自我身份的故事。

另外，他還分享了自己寫的一篇短篇科幻小說，講的是一個遙遠星球中的跨緯度生物在職場中遭遇的歧視。

可以看出，在2022年，Riley Tao就對「跨性別」這一議題非常感興趣了。

父子20分鐘對談

AI如何改變人類科研

言歸正傳，讓我們來看看，天才數學家陶哲軒和兒子Riley的對談內容。

先說說SAIR這個項目。

SAIR的全稱是Science & AI Research Foundation，是一個致力于推動科學研究與AI協同發展的國際科研機構，由陶哲軒等科學家領軍人物共同發起，而SAIR成立的部分原因，就是聯邦科研預算的削減。

從上文可以看出，Riley Tao接手了很多SAIR在媒體上的推廣工作。

在SAIR的最新一期節目中，陶哲軒和兒子進行了20分鐘的對談。

陶哲軒：AI就像一臺噴氣式發動機

在視頻開頭，Riley Tao向父親陶哲軒提問：AI，正在如何改變人類的科學研究方式？

陶哲軒回答說，AI就像一臺噴氣式發動機。

噴氣發動機動力雖強大，但我們絕不會把它直接綁在身上飛行——那太危險了。同樣，今天的AI能力驚人，卻依然并不可靠。

但只要我們把它裝進「飛機」里，加上工程、驗證和規則，它就能安全地帶我們跨越原本難以想象的距離。

過去，數學研究是一種「手工」工作，讀文獻、寫證明，都高度依賴研究者個人的經驗和直覺。

但如今，陶哲軒已經在研究中頻繁使用AI做文獻檢索、寫代碼、跑實驗。他表示：AI在很多方面都改變了游戲規則。

不過，AI無法替代數學家。因為AI很強，但不可信；人類很慢，但能判斷對錯。

所以，新的范式出現了：AI負責高速探索，人類負責最終判斷。

AI不會證明定理，但它會亂試一切

而且，AI也并不能自動證明定理。

在陶哲軒看來，它真正擅長的，它真正擅長的，是一件在傳統數學研究中極其昂貴、卻又極其重要的事情——探索。

比如，他最近和谷歌DeepMind的團隊合作，使用AlphaEvolve，探索「nodum set」的結構問題——

如何在一定規則下，用盡可能少的線，構造出「重疊最多」的構型？

也就是說，AI被要求在一個極其龐大的可能空間里，瘋狂試錯，對某些對象進行排序，以優化特定分數，來找出得分最高的物體。這正是它的舒適區。

AI在參數規模還不算太大的情況下（幾十條線），給出了不少看起來挺聰明的構造方案。這些方案往往來自已有文獻中的思想組合，只是人類之前沒意識到還能這樣操作。

然后，真正關鍵的轉折點來了：陶哲軒從AI有限的例子中，理解了背后的邏輯，將其抽象、推廣，最終形成一個適用于任意大規模參數的通用構造方法。

這是一件只有人類數學家才能做的事。

最終，他寫出了一篇完全由人類完成證明的論文，但靈感來自于AI。

總之，這場對談中，陶哲軒反復強調：現代AI的本質，是一種概率性猜測機器。

他給出這樣一個金句比喻——

傳統科學研究，像一根細細的自來水管，水質干凈，但流量極小；而AI，則像一根消防水龍頭，流量量巨大、速度極快，但噴出來的，是「污水」。

我們需要這根水龍頭，但一定要有過濾系統。

在數學領域，這套過濾系統就是形式化驗證。也就是把數學證明寫成一種「類似編程語言」的形式，然后交給一個非AI的、確定性的軟件系統去檢查。

所有錯誤，最終都會被過濾掉。

而這種過濾AI輸出的思路，并不只屬于數學。在其他科學實驗、模擬、臨床試驗中，都可以應用到。

AI不會超越人類

很多人都會問：AI會不會超過人類？

在陶哲軒看來，這個問題本身就問錯了方向。

他引用了經濟學中「比較優勢」的概念：哪怕有一個全能選手比所有人都強，最優解也不是讓他做所有事，而是讓每個參與者，做自己相對最擅長的事。

AI能同時讀成千上萬篇論文，跨搜篩選可能的候選項，人類的比較優勢恰恰在另一端：跨領域的抽象與遷移。

人類可以從五六個例子中，就頓悟出規律，但AI目前做不到。不過，AI能降低「參與高端科研」的門檻。

一個復雜問題，可以被拆解成大量子問題，每個子問題都能借AI探索或驗證。普通研究者、業余愛好者，都能參與其中。

未來的科研突破，可能不再是某個天才的靈光一現，而是人類智慧×AI能力×大規模協作的乘積。

AI拿奧數金牌？陶哲軒并不認同

在對談中，Riley提到AI在國際數學奧賽中拿金牌時，陶哲軒卻對此態度冷靜。

他是這樣說的：基準測試很有用，但僅限你還沒逼近它的時候。

一旦刷爆基準，問題就來了：AI只是在學會如何贏考試，而不是解決真實問題。

陶哲軒說，這跟應試教育中的陷阱是一樣的：當模型被優化成做奧數題、刷榜的時候，它們可能就遠離了真實科研中那種混亂、開放、不可定義的問題空間。

下一步，AI模型應該走出榜單，進入真實世界。AI發展的關鍵，不是設計多少更難的測試題，而是這些工具是否真能被科學家所用。

不需要實驗室里最前沿的模型，只需要一兩年前的成熟技術，能打磨成嵌入真實科研流程的工具。

未來的十年、二十年，人類和AI不是誰更聰明，而是誰更適合做哪件事。

如今的人類，是否已經學會，該怎樣和AI一起思考？

參考資料：

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

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