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      數(shù)學(xué)家陶哲軒兒子變性了?本人現(xiàn)身回應(yīng),全網(wǎng)吵翻

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      來源:新智元

      【導(dǎo)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(xué)家該如何聯(lián)手,加速科學(xué)進(jìn)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(wǎng)友。

      事情是這樣的:三周前,在一個SAIR頻道的Youtube節(jié)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(xué)進(jìn)步展開對談。

      炸裂的是,他的兒子Riley Tao居然一頭長發(fā),變成了女兒……


      最近知道這件事的網(wǎng)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(yōu)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(yán)格說來,他并沒有變性。

      菲爾茲獎數(shù)學(xué)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(tǒng)定義的男性或女性。

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

      他還用了這樣一個比喻,孩子的性別認(rèn)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(xué)生,新型作家,關(guān)注Science+AI。


      在一個原創(chuàng)小說網(wǎng)站上,我們也發(fā)現(xiàn)了Riley Tao的自我介紹。


      根據(jù)這段描述,他曾在不少刊物上發(fā)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(wǎng)站上的照片中,Riley Tao雖然留著長發(fā),但男性特征還是比較明顯。

      在另一個網(wǎng)站上有更詳細(xì)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(fā)現(xiàn)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(yuǎn)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?nèi)祟惪蒲?/strong>

      言歸正傳,讓我們來看看,天才數(shù)學(xué)家陶哲軒和兒子Riley的對談內(nèi)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(xué)研究與AI協(xié)同發(fā)展的國際科研機構(gòu),由陶哲軒等科學(xué)家領(lǐng)軍人物共同發(fā)起,而SAIR成立的部分原因,就是聯(lián)邦科研預(yù)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(jié)目中,陶哲軒和兒子進(jìn)行了20分鐘的對談。


      陶哲軒:AI就像一臺噴氣式發(fā)動機

      在視頻開頭,Riley Tao向父親陶哲軒提問:AI,正在如何改變?nèi)祟惖目茖W(xué)研究方式?

      陶哲軒回答說,AI就像一臺噴氣式發(fā)動機。


      噴氣發(fā)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(jìn)「飛機」里,加上工程、驗證和規(guī)則,它就能安全地帶我們跨越原本難以想象的距離。


      過去,數(shù)學(xué)研究是一種「手工」工作,讀文獻(xiàn)、寫證明,都高度依賴研究者個人的經(jīng)驗和直覺。

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

      不過,AI無法替代數(shù)學(xué)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(xiàn)了:AI負(fù)責(zé)高速探索,人類負(fù)責(zé)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(tǒng)數(shù)學(xué)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(tuán)隊合作,使用AlphaEvolve,探索「nodum set」的結(jié)構(gòu)問題——

      如何在一定規(guī)則下,用盡可能少的線,構(gòu)造出「重疊最多」的構(gòu)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(jìn)行排序,以優(yōu)化特定分?jǐn)?shù),來找出得分最高的物體。這正是它的舒適區(qū)。

      AI在參數(shù)規(guī)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(gòu)造方案。這些方案往往來自已有文獻(xiàn)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(guān)鍵的轉(zhuǎn)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(guī)模參數(shù)的通用構(gòu)造方法。


      這是一件只有人類數(shù)學(xué)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(fù)強調(diào):現(xiàn)代AI的本質(zhì),是一種概率性猜測機器。


      他給出這樣一個金句比喻——

      傳統(tǒng)科學(xué)研究,像一根細(xì)細(xì)的自來水管,水質(zhì)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(tǒng)。

      在數(shù)學(xué)領(lǐng)域,這套過濾系統(tǒng)就是形式化驗證。也就是把數(shù)學(xué)證明寫成一種「類似編程語言」的形式,然后交給一個AI的、確定性的軟件系統(tǒng)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(shù)學(xué)。在其他科學(xué)實驗、模擬、臨床試驗中,都可以應(yīng)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(jīng)濟學(xué)中「比較優(yōu)勢」的概念:哪怕有一個全能選手比所有人都強,最優(yōu)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(yōu)勢恰恰在另一端:跨領(lǐng)域的抽象與遷移。

      人類可以從五六個例子中,就頓悟出規(guī)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(fù)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(yè)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(xiàn),而是人類智慧×AI能力×大規(guī)模協(xié)作的乘積。

      AI拿奧數(shù)金牌?陶哲軒并不認(rèn)同

      在對談中,Riley提到AI在國際數(shù)學(xué)奧賽中拿金牌時,陶哲軒卻對此態(tài)度冷靜。

      他是這樣說的:基準(zhǔn)測試很有用,但僅限你還沒逼近它的時候。


      一旦刷爆基準(zhǔn),問題就來了:AI只是在學(xué)會如何贏考試,而不是解決真實問題。

      陶哲軒說,這跟應(yīng)試教育中的陷阱是一樣的:當(dāng)模型被優(yōu)化成做奧數(shù)題、刷榜的時候,它們可能就遠(yuǎn)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(yīng)該走出榜單,進(jìn)入真實世界。AI發(fā)展的關(guān)鍵,不是設(shè)計多少更難的測試題,而是這些工具是否真能被科學(xué)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(shù),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(jīng)學(xué)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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