星星配资 陶哲轩儿子变性了？本人现身回应，全网吵翻

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编辑：Aeneas

【新智元导读】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

言归正传星星配资，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，然后交给一个非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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