新智元报道
编辑：Aeneas
【新智元导读】陶哲轩与儿子Riley Tao近期在SAIR频道对谈，探讨AI与人类科学家协同推进科研的可行路径。对话中，陶哲轩提出“AI是喷气式发动机”的核心比喻，并强调人机分工新范式：AI高速探索，人类最终验证。
三周前，菲尔兹奖得主陶哲轩与其子Riley Tao共同出席SAIR（Science & AI Research Foundation）YouTube对谈节目，围绕AI如何赋能科学研究展开深入交流。此次对话引发广泛关注，亦带动公众对其家庭背景与Riley性别认同议题的理性关注。
陶哲轩育有一子一女：儿子William、女儿Madeleine。2025年，William正式宣布采用非二元性别身份，并更名为Riley。非二元性别指个体性别认同不严格归属传统男性或女性范畴。陶哲轩在其个人网站公开表示尊重并支持孩子的自我认同，称其性别表达“如独特星星在属于自己的轨道上闪耀”。
Riley Tao现为SAIR主持人、大二学生及青年作家，专注Science+AI交叉议题。其原创青少年奇幻小说聚焦跨性别高中生自我发现历程；另有一篇短篇科幻作品探讨跨维度生物在职场中的系统性歧视。相关创作内容可见于多个公开写作平台，图文资料均显示其持续以Riley为名进行学术与文学表达。
父子对谈：AI如何重塑科研范式
SAIR由陶哲轩等国际科学家联合发起，旨在应对联邦科研预算收缩趋势，推动AI与基础科学深度协同。Riley Tao负责SAIR媒体传播工作，本次20分钟对谈系其主持的系列访谈之一。
AI是喷气式发动机
面对“AI如何改变科研方式”之问，陶哲轩以“喷气式发动机”作喻：动力强劲却不可直接绑定人体飞行；AI能力惊人，但当前仍属概率性工具，需嵌入严谨工程框架——包括验证机制、规则约束与形式化审查——方可安全可靠地拓展人类认知边界。
他指出，数学研究正从依赖直觉的“手工模式”，转向人机协作的新阶段：AI承担文献检索、代码编写、实验模拟等重复性高、空间庞大的探索任务；人类则聚焦抽象建模、逻辑判断与理论升华。AI负责“试一切”，人类负责“定乾坤”。
AI不会自动证明，但能催生人类突破
以与DeepMind合作的AlphaEvolve项目为例，陶哲轩团队借助AI探索“nodum set”结构问题——即在限定规则下，用最少线条构造重叠度最高的几何构型。AI在参数规模较小时快速生成多组启发式方案，部分融合已有文献思路却此前未被人类识别。
关键转折在于：陶哲轩从AI输出的有限实例中提炼共性逻辑，完成抽象推广，最终构建出适用于任意规模参数的通用构造方法，并独立完成全部数学证明。该成果体现典型人机协同路径：AI驱动发现，人类完成确证。
他强调，数学领域的“过滤系统”即形式化验证——将证明转译为编程语言式逻辑表达，交由确定性软件校验。这一思路可延伸至物理模拟、临床试验等多学科场景，确保AI增强而非替代人类判断力。
比较优势：分工而非替代
针对“AI是否会超越人类”的常见疑问，陶哲轩援引经济学“比较优势”原理：最优科研生态并非由最强个体包揽全部环节，而是让AI与人类各展所长——AI高效处理海量信息筛选与枚举，人类专精于跨领域抽象、模式顿悟与意义建构。
复杂科研问题可被拆解为可并行子任务，AI承担其中探索性模块，使普通研究者乃至业余爱好者得以参与前沿课题。未来重大突破或将源于“人类智慧×AI能力×大规模协作”的乘积效应。
奥赛金牌≠真实科研能力
当Riley提及AI已在国际数学奥林匹克竞赛中斩获金牌时，陶哲轩持审慎态度。他认为基准测试仅在模型尚未逼近极限时具备参考价值；一旦“刷榜”成为目标，AI便易陷入应试陷阱——专注解题技巧，脱离真实科研中开放、模糊、定义不清的问题域。
AI发展的真正标尺，在于能否融入科学家日常流程——不求最前沿架构，但求稳定、易用、可嵌入的成熟工具。未来十年的关键命题，不是比较谁更聪明，而是厘清人与AI各自不可替代的“最适合之事”。
人类是否已学会与AI共同思考？这场对谈，正是面向这一时代命题的务实回应。