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編輯：KingHZ

【新智元導(dǎo)讀】新星閃耀！28位學(xué)者獲1800萬美元，華人天才齊上陣。AI2050瞄準(zhǔn)AI普惠與安全。一文速覽谷歌前CEO看好的AI方向和研究項目。

剛剛，「AI2050」獎學(xué)金入選名單公布！

本次目標(biāo)是確保AI普惠、AI向善，獲獎總額超過1800萬美元。

本次共28位學(xué)者入選，聚焦三大方向：構(gòu)建AI科學(xué)家系統(tǒng)、設(shè)計更安全可信的AI模型、提升AI在生物醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用能力。

該獎學(xué)金由谷歌前CEO資助的施密特科學(xué)基金會支持。

21位早期職業(yè)研究員和7位高級研究員獲得為期3年的資助。

這是第四屆AI2050項目。截至目前，該項目已在全球8個國家、42所機構(gòu)中資助了共計99位研究員。

華人科學(xué)家李飛飛、Percy Liang等入選過高級研究員，年初清華校友Chaowei Xiao入選上一屆「AI2050」名單。

最新入選者名單見：

https://www.schmidtsciences.org/2025-ai2050-fellows-announcement/

AI2050分為高級Fellow和早期職業(yè)Fellow，其中：高級Fellow根據(jù)現(xiàn)有貢獻選拔，采用封閉式提名，無需申請。早期職業(yè)Fellow需要擔(dān)任博士后或預(yù)聘研究職位。

除了資助本身，入選學(xué)者還將受邀參加年度學(xué)術(shù)交流活動，分享研究成果、拓展合作網(wǎng)絡(luò)，并有機會獲得額外的協(xié)同研究支持。

自2022年啟動以來，AI2050還設(shè)立專項基金支持重大計算需求，助力入選的研究人員突破硬件限制加速科研進程。

高級Fellow

本次共有7位獲得終生教職的學(xué)者入選高級Fellow。

Alán Aspuru-Guzik

Alán Aspuru-Guzik是多倫多大學(xué)化學(xué)與計算機科學(xué)系的教授。

他是加拿大皇家學(xué)會院士。

他的研究聚焦于量子信息、機器學(xué)習(xí)與化學(xué)的交叉領(lǐng)域。他加速了有機半導(dǎo)體、有機光伏、有機發(fā)光二極管等材料的發(fā)現(xiàn)。他還在分子表征與生成模型方面開展了奠基性研究。

在「AI2050」計劃中，他致力于打造「AI化學(xué)家」（AIchemist）——一種能與人類研究人員協(xié)作的專業(yè)AI科學(xué)家。該項目將先進AI技術(shù)（包括大語言模型與智能體系統(tǒng)）相結(jié)合，加速化學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

項目核心是構(gòu)建一個名為「El Agente」的智能系統(tǒng)，能夠自主探索化學(xué)空間、發(fā)現(xiàn)新型化合物，從而應(yīng)對氣候變化與流行病等全球性挑戰(zhàn)，提升新物質(zhì)的合成與測試效率。

Surya Ganguli

Surya Ganguli是斯坦福大學(xué)應(yīng)用物理系教授、斯坦福人本智能研究院（HAI）副主任，同時也是General Catalyst的風(fēng)險合伙人。

他在麻省理工學(xué)院（MIT）獲得物理、數(shù)學(xué)與電子工程與計算機科學(xué)（EECS）三學(xué)位，后于加州大學(xué)伯克利分校完成弦論博士學(xué)位，并在加州大學(xué)舊金山分校（UCSF）從事理論神經(jīng)科學(xué)博士后研究。

他曾在谷歌和Meta AI擔(dān)任訪問研究員，也曾是a16z（Andreessen Horowitz）的風(fēng)險合伙人。

他的研究橫跨AI、物理與神經(jīng)科學(xué)，核心關(guān)注點是：理解并提升生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何通過學(xué)習(xí)實現(xiàn)復(fù)雜而奇妙的涌現(xiàn)計算。

他曾獲眾多獎項與榮譽，包括兩項 NeurIPS杰出論文獎、Sloan研究獎、NSF CAREER獎，以及施密特科學(xué)Polymath獎。

Ganguli的研究項目旨在為「可解釋且可信賴的AI」建立堅實的科學(xué)基礎(chǔ)，揭示生成式模型與大語言模型在創(chuàng)造、推理與學(xué)習(xí)過程中的核心機制。

他的團隊正在構(gòu)建一套分析理論體系，以機制層面解釋擴散模型和大語言模型中的「創(chuàng)造力」與「推理能力」。

該項目的最終目標(biāo)，是揭示通用智能背后的核心原理，推動構(gòu)建更具可解釋性、更可信、更加貼近人類價值的AI系統(tǒng)。

Shirley Ho

Shirley Ho是美國著名的天體物理學(xué)家與機器學(xué)習(xí)專家，現(xiàn)任西蒙斯基金會（Simons Foundation）研究組組長，同時是紐約大學(xué)的教授，并在普林斯頓大學(xué)擔(dān)任訪問職務(wù)。

Shirley Ho首次將三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入天體物理研究，推動了現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的科學(xué)應(yīng)用。近年來，她將研究重心轉(zhuǎn)向可解釋機器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新方法。

她也于2020年當(dāng)選為國際天體統(tǒng)計學(xué)會（International Astrostatistics Association）會士。

她的AI2050項目致力于推動科學(xué)通用人工智能（scientific AGI）。

在未來三年內(nèi)，她將開發(fā)全新方法，深入理解各類科學(xué)AI模型的工作機制，探索它們的融合路徑，并將其與語言AI整合。該項目有望催生首批真正「理解世界」的AI系統(tǒng)，為實現(xiàn)具備科學(xué)認(rèn)知能力的通用人工智能邁出關(guān)鍵一步。

Sheila McIlraith

Sheila McIlraith是多倫多大學(xué)計算機科學(xué)系教授，加拿大CIFAR人工智能講席教授（向量研究院），同時擔(dān)任施瓦茨-賴斯曼技術(shù)與社會研究院副主任及研究負(fù)責(zé)人。

她在知識表示、自動推理和機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域發(fā)表了超過150篇學(xué)術(shù)論文，研究重點是「以人為本」的人工智能，尤其關(guān)注序貫決策問題。

Sheila是ACM與AAAI Fellow，現(xiàn)任「百年人工智能研究計劃」（AI100）主席，并擔(dān)任加拿大AI安全研究院（Canadian AI Safety Institute）研究理事會成員。

McIlraith 及其合作者的研究成果屢獲殊榮，包括2011年SWSA十年影響力獎、2022年ICAPS最具影響力論文獎、2023年IJCAI-JAIR最佳論文獎等。

在AI2050項目中，Sheila McIlraith 致力于賦予AI「有目的的心智理論」能力（Purposeful Theory of Mind）。

互相理解是建立信任與合作的基礎(chǔ)，而「社會認(rèn)知」能力正是提升這種理解的關(guān)鍵所在。

這意味著，AI不僅要能識別和理解自己與他人的心理狀態(tài)——如信念、欲望與意圖，還要能主動思考自己的決策和行為會如何影響他人的福祉與自主性；并在此基礎(chǔ)上，被激勵去選擇那些在達成自身目標(biāo)的同時，也兼顧他人利益與尊嚴(yán)的行動路徑。

這一研究旨在構(gòu)建一種更具社會意識、道德感知力和合作傾向的AI系統(tǒng)，為實現(xiàn)可信賴、共融共益的智能體奠定基礎(chǔ)。

Dawn Song宋曉冬

Dawn Song是加州大學(xué)伯克利分校計算機科學(xué)系教授。

她的研究聚焦于AI安全與保障、智能體型AI（Agentic AI）、深度學(xué)習(xí)、安全與隱私技術(shù)、以及去中心化技術(shù)。

Dawn Song曾獲得多項國際頂級榮譽，包括麥克阿瑟天才獎、美國國家科學(xué)基金會青年學(xué)者獎、斯隆研究獎等，并在計算機安全與深度學(xué)習(xí)頂會斬獲10余項「長青論文獎」與最佳論文獎。

她是ACM/IEEE Fellow，并當(dāng)選為美國藝術(shù)與科學(xué)院院士。

宋曉冬擁有加州大學(xué)伯克利分校計算機科學(xué)博士學(xué)位。她于1996年獲得清華大學(xué)學(xué)士學(xué)位，1999年獲得卡內(nèi)基美隆大學(xué)碩士學(xué)位。

Dawn Song的AI2050項目致力于開發(fā)「安全可驗證」的AI工具。

AI正在重塑軟件開發(fā)方式——如今的系統(tǒng)不僅能生成代碼，還能作為自主智能體執(zhí)行任務(wù)。

然而，這些技術(shù)突破也帶來了前所未有的安全挑戰(zhàn)：AI生成的代碼或智能體行為中若存在漏洞，可能會被迅速大規(guī)模地利用，造成嚴(yán)重后果。

Dawn Song的AI2050項目致力于解決這一問題。

這些工具不僅能自動編寫代碼，還能同步生成形式化的安全規(guī)范和數(shù)學(xué)證明，確保代碼在邏輯和安全性上都經(jīng)得起檢驗。

通過在部署前從根本上消除整類安全漏洞，這一「可證明安全」方法有望大幅提升AI系統(tǒng)的安全性與可信度，使其更適用于全球范圍內(nèi)對安全性要求極高的關(guān)鍵領(lǐng)域應(yīng)用。

Philip Torr

Philip Torr是牛津大學(xué)的教授。

他于牛津大學(xué)機器人研究組獲得博士學(xué)位。博士畢業(yè)后，他繼續(xù)在牛津擔(dān)任研究員三年，并保持至今的訪問學(xué)者身份。

之后，他在微軟研究院擔(dān)任了六年研究科學(xué)家，隨后轉(zhuǎn)任牛津布魯克斯大學(xué)教授，專注于計算機視覺與機器學(xué)習(xí)。2013年，Philip 重返牛津大學(xué)，擔(dān)任正教授，并創(chuàng)立了Torr Vision Group（TVG）。

他在計算機視覺領(lǐng)域成就卓著，曾于1998年獲得視覺界最高榮譽——Marr 獎，并獲得英國皇家學(xué)會Wolfson研究功勛獎。

因在計算機視覺領(lǐng)域的突出貢獻，Philip Torr于2019年當(dāng)選英國皇家工程院院士（FREng），2021年當(dāng)選英國皇家學(xué)會院士（FRS），并在同年被評為「Turing AI全球領(lǐng)軍研究員」。

Torr教授的「AI歷史學(xué)家」項目試圖將AI的邊界從自然科學(xué)拓展至人文社會科學(xué)，打造一套具備歷史推理能力的AI系統(tǒng)。

他將與牛津大學(xué)歷史學(xué)、人類學(xué)和經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的頂尖學(xué)者合作，構(gòu)建一套框架，使AI能夠解讀文本、地圖、圖像以及考古數(shù)據(jù)，從而驗證不同的文化演化和社會持續(xù)性解釋。

該項目將融合因果發(fā)現(xiàn)、多模態(tài)基礎(chǔ)模型和智能體模擬，賦予AI評估證據(jù)、重建缺失數(shù)據(jù)的能力，并探索諸如「什么因素能增強社會凝聚力？」等具有社會價值的問題。

Luke Zettlemoyer

Luke Zettlemoyer是華盛頓大學(xué)保羅·G·艾倫計算機科學(xué)與工程學(xué)院教授，同時擔(dān)任Meta高級研究總監(jiān)。

他的研究專注于自然語言語義的實證方法，涵蓋機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計、新任務(wù)與數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建，以及近年來重點探索的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練信號構(gòu)建。

Zettlemoyer 的學(xué)術(shù)榮譽包括：當(dāng)選計算語言學(xué)協(xié)會（ACL）主席與Fellow、美國總統(tǒng)青年科學(xué)家獎（PECASE），以及多項頂會最佳論文獎。

他本科畢業(yè)于北卡羅來納州立大學(xué)，博士畢業(yè)于麻省理工學(xué)院，并曾在愛丁堡大學(xué)從事博士后研究。

Zettlemoyer的項目挑戰(zhàn)了主流的AI「單體結(jié)構(gòu)」假設(shè)。

也就是，由中心機構(gòu)使用全部可用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的單一超大模型，并假設(shè)它能適用于所有任務(wù)與場景。

他認(rèn)為，打破這種「單一模型主導(dǎo)一切」的模式，有望在多個方面實現(xiàn)突破：提升性能、開放模型開發(fā)流程、實現(xiàn)更大規(guī)模擴展、提升模型專業(yè)化程度，并促進更加負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)使用。

該項目將從根本上重新思考「數(shù)據(jù)」與「模型參數(shù)」之間的關(guān)系，探索全新語言模型架構(gòu)與訓(xùn)練機制，以突破當(dāng)前方法的極限，為語言模型的發(fā)展帶來結(jié)構(gòu)性變革。

早期職業(yè)Fellow

今年，共有21名青年研究人員入選早期職業(yè)Fellow（入選名單見后文）。

這里主要介紹入選的4位的華人學(xué)者。

李宗宜(Zongyi Li)

李宗宜(Zongyi Li)是何愷明弟子、現(xiàn)為麻省理工學(xué)院博士后研究員。

2026年秋季，他將加入紐約大學(xué)柯朗數(shù)學(xué)科學(xué)研究所（Courant Institute of Mathematical Sciences），擔(dān)任數(shù)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)助理教授。

他的研究致力于開發(fā)神經(jīng)算子方法（neural operator methods），以加速科學(xué)計算。

他于加州理工學(xué)院獲得計算與數(shù)學(xué)科學(xué)博士學(xué)位。此前，他在圣路易斯華盛頓大學(xué)獲得計算機科學(xué)與數(shù)學(xué)雙學(xué)士學(xué)位（2015–2019）。

他的AI2050項目利用人工智能技術(shù)，設(shè)計更安全、更高效的「計劃性燃燒」策略，以預(yù)防未來可能爆發(fā)的大規(guī)模野火。

該項目將開發(fā)AI工具，綜合分析天氣模式、地形條件與林地燃料狀況等復(fù)雜數(shù)據(jù)，幫助消防管理人員精準(zhǔn)判斷最合適的燃燒時間與地點。

項目目標(biāo)是顯著減少大型野火發(fā)生概率，守護社區(qū)安全，改善森林健康，并帶來更清潔的空氣與更可持續(xù)的生態(tài)環(huán)境。

Weiyan Shi

Weiyan Shi是美國東北大學(xué)的助理教授，研究方向包括AI驅(qū)動的說服機制與AI安全。

她在「說服性對話」領(lǐng)域的研究成果斬獲多項頂級會議獎項，包括ACL 2019和ACL 2024的最佳社會影響論文獎、杰出論文獎，以及最佳論文提名。

此外，她還是Science期刊發(fā)表的Cicero項目核心團隊成員之一。

該項目打造了首個在博弈游戲《外交》（Diplomacy）中達到人類水平的AI談判智能體。

2023年，她博士畢業(yè)于美國哥倫比亞大學(xué)計算機科學(xué)專業(yè)。2016年，在加州大學(xué)伯克利分校，她獲得了統(tǒng)計學(xué)碩士。2015，她獲取了中國人民大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。

Weiyan Shi的AI2050項目正面應(yīng)對智能體安全，聚焦以下三個方面：

1. 研究AI智能體可能被用于「有害說服」的方式與場景，以推動更有效的防御機制設(shè)計；

2. 開發(fā)持續(xù)監(jiān)測機制，追蹤AI說服能力的演化，為社會提供預(yù)警系統(tǒng)；

3. 創(chuàng)建用戶工具，幫助個體識別并抵御AI帶來的不良影響，從而增強公眾的數(shù)字自主權(quán)。

該研究最終目標(biāo)是：確保AI成為值得信賴、真正造福所有人的技術(shù)力量。

Ellen Zhong

Ellen Zhong是普林斯頓大學(xué)計算機科學(xué)系助理教授。

她的研究位于人工智能與分子科學(xué)的交叉點，致力于開發(fā)AI算法，推動科學(xué)發(fā)現(xiàn)的邊界。

她的研究團隊既從事AI與計算機視覺方法論的前沿研究，也與結(jié)構(gòu)生物學(xué)和化學(xué)領(lǐng)域的實驗科學(xué)家展開緊密合作。

此前，她曾在AlphaFold團隊工作，也從事過分子動力學(xué)模擬，助力藥物發(fā)現(xiàn)。

Ellen于 2022 年獲得麻省理工學(xué)院（MIT）博士學(xué)位，并于同年加入普林斯頓大學(xué)任教。

Ellen Zhong的AI2050項目將開發(fā)新一代AI工具，結(jié)合生物成像數(shù)據(jù)與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型，生成高分辨率、原子級別的「動態(tài)蛋白質(zhì)圖像」，讓我們得以「看見」蛋白質(zhì)在自然環(huán)境中如何運動、變形與相互作用。

Peichen Zhong

Peichen Zhong是新加坡國立大學(xué)材料科學(xué)與工程系助理教授。

2018年，他畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)物理系，2023 年在加州大學(xué)伯克利分校獲得材料科學(xué)博士學(xué)位。

隨后，他在勞倫斯伯克利國家實驗室（LBNL）及巴卡爾地球數(shù)字材料研究所（Bakar Institute of Digital Materials for the Planet，BIDMaP）從事博士后研究。

他的研究興趣聚焦于兩個方向的交叉點：（1）面向能源存儲與可持續(xù)應(yīng)用的復(fù)雜材料計算建模；（2）原子尺度建模與生成式建模方法的創(chuàng)新開發(fā)。

Peichen Zhong的AI2050項目利用人工智能技術(shù)，加速原子級材料模擬與生成過程，為基于電化學(xué)的碳捕集材料開發(fā)提供全新路徑。通過將高效的量子化學(xué)方法與 AI 模型相結(jié)合，該方法可將材料篩選速度提升百倍以上。

項目特別聚焦于高能效的電化學(xué)碳捕集策略，這一方向有望催生顛覆性的新技術(shù)，為應(yīng)對氣候變化與實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供關(guān)鍵工具和材料基礎(chǔ)。

總名單

其他入選人，還包括Mamba作者普林斯頓大學(xué)助理教授Tri Dao等。

人類創(chuàng)造了AI，如今AI正回饋人類的科學(xué)想象。

愿AGI惠及全人類，愿AI之光灑遍全球。

再次祝賀所有入選的學(xué)者。

參考資料：

https://www.schmidtsciences.org/2025-ai2050-fellows-announcement/