陶哲轩

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陶哲轩联合创立SAIR基金会：打造“可验证、可协作、可普惠”的AI for Science新范式｜深度解读

（由多段落组成）：

2026年初，国际数学界最具标志性的声音之一——菲尔兹奖得主、UCLA终身正教授陶哲轩，以联合创始人身份正式宣布成立SAIR Foundation（Science-AI Research Foundation）。这一非营利性全球联盟并非简单拥抱AI热潮，而是直面一个根本性命题：当大模型席卷各行业时，基础科学研究该如何构建真正可信、可控、可复用的AI协同体系？

与过往由高校或企业单点驱动的AI科研项目不同，SAIR从诞生之初就锚定“双轨使命”：第一，用科学的方法锻造AI——让模型输出具备可验证性、可追溯性与置信度表达；第二，借AI重塑科学本身——降低前沿研究门槛，加速跨学科突破，并系统性培育下一代科研力量。 其创始团队阵容堪称“诺奖级朋友圈”：除陶哲轩外，还包括图灵奖得主约翰·亨尼西（John Hennessy）、引力波探测先驱巴里·巴里什（Barry Barish）、强化学习奠基人理查德·萨顿（Richard Sutton），以及来自NVIDIA、OpenAI、微软、亚马逊等头部科技企业的工程领袖。

在量子位独家专访中，陶哲轩坦言：“当前主流大模型在科研场景中的最大瓶颈，不是算力不足，而是‘不可信’。”他指出，科研成果必须能被同行复现、被文献体系锚定、被后续工作安全延展——而现有LLM常以绝对化口吻输出幻觉结论，缺乏“我对此有85%把握”“该推论基于2019年XX论文第3节”这类关键元信息。SAIR正推动的，正是将AI嵌入强约束科研工作流：例如强制引用溯源、内置形式化验证接口、支持分步推理介入，甚至借鉴GitHub式协作模式，让数十名全球研究者能在同一数学证明项目中实时协同、版本留痕、单元测试。

值得深思的是，SAIR拒绝“越大越好”的单一技术路径。陶哲轩明确指出：“Scaling the Science of AI”，不等于堆砌参数与数据，而是规模化科研方法论的进化——包括更高质量的领域专用数据集建设（如蛋白质结构已成典范，但单细胞建模仍缺基准）、更轻量高效的专用模型开发（个人电脑即可运行的科研助手）、以及更严谨的人机协作协议（何时交由AI试算，何时必须人工把关）。这恰恰回应了科研工作者的真实痛点：他们不需要“万能通才”，而需要一位懂数学语言、知物理语境、明化学逻辑的“领域向导”。

对青年科研者而言，SAIR带来的不仅是工具升级，更是成长生态的重构。Chuck NG强调：“真正的导师制，是让顶尖科学家分享‘失败日志’而非仅展示成功论文。”基金会正通过IPAM（纯数学与应用数学研究所）长期积淀的跨学科项目机制，设计暑期学校、众包式研究计划与跨国学术营，使东南亚、拉美、非洲等地的年轻学者能与UCLA、Caltech团队同台协作。一个振奋人心的愿景正在浮现：未来《Nature》论文的作者栏，或将出现初中生、律师、退休工程师的名字——只要其贡献经得起形式化验证与同行评议。

教育变革亦迫在眉睫。面对学生“全盘依赖AI交作业”与“彻底排斥新技术”的两极现象，陶哲轩提出“混合式科研素养”框架：保留纸笔推演锤炼直觉，用AI处理文献综述与可视化；鼓励提问比答案更重要，训练学生设计有效提示词即是在训练批判性思维。SAIR正联合宾夕法尼亚大学、南加州大学等机构启动课程改革圆桌，探索打破学科壁垒的“问题导向型”教学——比如以“气候模型不确定性分析”为切口，同步融合统计学、大气物理、AI可解释性技术与政策评估。

最后，当被问及“若AGI数学能力远超人类，我们是否还需学数学？”陶哲轩的回答充满人文温度：“汽车没有取代步行，因行走本身即是目的。数学亦如此——它塑造思维的严谨、审美的直觉与创造的喜悦。AI不会替代思考，但会解放我们，去追问更本质的问题。”

本文来源： 量子位【阅读原文】