尹希离开OpenAI：入职仅半年，下一站成谜

入职满打满算不过半年，尹希已经转身告别OpenAI。

11月初，一条简短消息同时传到物理学界和AI圈：尹希从OpenAI离职。

这位弦理论学家常被媒体冠以“哈佛史上最年轻华人正教授”的名头，今年5月底才刚官宣加盟。对于这段短暂的企业经历，他在社交媒体上写得很克制：“这是一段非常棒的旅程，不过我打算提前下车，去探索新的方向。”

他专门点明，这是他职业生涯里第一份企业工作。

告别信中，尹希点名感谢了两位同事——黑洞物理学家Alex Lupsasca和Boris Alexeev，说他们帮自己跟上了从学术界到工业界的节奏转换。Dan Roberts的支持他也提到了。给前同事，他留了一句打气的话：“我会继续为你们加油！”

下一站去哪儿，尹希只字未提。哈佛物理系官网上，他的教授主页还挂着。于是外界开始猜：这会不会只是一次拉长的学术休假？又或者，是冲着AI前沿做的一场深度“田野调查”？

网上不少猜测指向Discovery Loop。这家由前谷歌首席科学家Jeff Dean等人创办的AI新贵，近来正大举吸纳顶尖数理人才。当然，猜归猜，真相还得让子弹再飞一会儿。

为什么是尹希？

不熟悉尹希背景的人，大概很难明白这次离职为何引来这么多关注。

他的履历属于“别人家的孩子”终极版：12岁进中科大少年班，2006年拿到哈佛物理学博士，2015年31岁晋升哈佛正教授。弦理论、量子场论和量子引力是他的主攻方向，研究扎实且高产。2013年他拿下斯隆研究奖，2017年又凭高自旋引力及其全息对应研究获得物理学新视野奖。

不过在AI浪潮席卷科学界之前，尹希身上的标签更多是纯粹的理论物理学家。直到今年，他的态度出现了明显转变。

今年4月，加盟OpenAI的消息还没传出时，尹希接受《哈佛深红报》采访，抛出一个相当激进的观点：他不认为存在任何一种人类智力能力，是AI无法复制的。

尹希的乐观不是空谈，背后是他自己做科研的亲身感受。他估过一笔账：有人工盯着的前提下，AI 至少让他的研究编码效率提高到原来的 100 倍。用他的话说，“AI几周写出的代码，换成我自己来，得写十年。”

也就是说，一些过去因为工程量太大、根本不会考虑开展的研究，现在变得可行了。对理论物理学家而言，省下的不只是时间，研究的边界也跟着拓宽了。

与菲尔兹奖得主们的分歧

在当下的基础科学界，尹希对AI的态度颇为独特，甚至可以说有些“异类”。

围绕 AI 会给数学研究带来什么，学界今年9月吵过一轮。25 位菲尔兹奖得主——陶哲轩也在其中——联名发了一份声明，对 AI 公司的做法表示担心。他们想说的是：把攻下数学难题弄成一项竞赛指标，这事很危险；答案确实越堆越多，但人类去理解、梳理并把它们传下去的速度，远远跟不上。

说白了，大佬们担心的是AI跑得太快、人类跟不上，最后留下一堆没人看得懂的“黑盒证明”。

尹希明确站到了反驳这一观点的一边。

数学家 Timothy Nguyen 写了一条回应，他转发之后点评说：“这是我最近几天看到的所有回应中，一条让我完全同意并支持的观点。”

Nguyen的核心论点很直接：菲尔兹奖得主们对AI的反对意见，经不起时间的检验。数学的理解方式本来就在不断演变——从早期的几何构造，到后来的符号计算，再到计算机辅助证明，数学的工具箱一直在扩充。

在 Nguyen 看来，机器给出的证明只要通过了验证，就算眼下没有哪个人能独自看懂，照样能当作后续研究的起点。AI 若能把从前的难题变简单，人就该顺着这些成果继续往远处走，而不是杵在原地嫌工具太强。

尹希讲得很明白：答案只要经得起验证，出自人类还是机器，他都不在乎。他并不要求人类非得占据科学发现的正中央，反倒愿意看到 AI 先冲在前面。

OpenAI的“科学家军团”

尹希这次出走，不能算一桩孤立的事。翻看过去一年，OpenAI一直在搭一支基础科学家队伍，规模在行业里没见过。

尹希在告别帖里专门道谢的Alex Lupsasca，2025年10月就已进入OpenAI for Science团队。按Lupsasca当时的说法，他要做的是能推动科学推理、给数学和物理发现提速的AI系统。

值得留意的名字，除了尹希和Lupsasca，还有下面几位。

• 苏炜杰是北大数院“黄金二代”成员之一。今年5月，他趁沃顿商学院学术休假的机会加入OpenAI，做模型训练相关的工作。同一时间，他也正式升任沃顿商学院正教授。
• 陈立杰，清华姚班校友，方向是理论计算机科学。今年年初入职OpenAI，主要精力放在数学推理上。

这些人有个共同点：数理底子都是顶尖的，对AI也不抵触，态度甚至算得上积极。

合作的路数并不复杂。科学家手里有真问题，也有判断答案好坏的本事；模型公司出算力、出工程环境、出强基座模型。两边合到一处，冲的就是“AI for Science”最难的那一关——让AI真正参与科学发现，而不是只做数据拟合。

离去后的悬念

尹希这半年，某种程度上就是基础科学家与大厂合作的一个样本。

对尹希这样的理论物理学家而言，企业界给的不只是高薪，还有此前很难拿到的计算资源和工程支持。但适应过程里，文化差异、研究节奏上的摩擦、个人职业规划的调整，都是绕不开的现实。

他选择“提前下车”，可能是碰上了新的兴趣点，可能是觉得眼下的合作模式还没达到预期，也可能就是想去看看别的可能性。

下一站是Jeff Dean的Discovery Loop，还是回哈佛的黑板前，目前都说不准。不过尹希这一试已经放出信号：顶尖基础科学家不再排斥AI，他们在试着驾驭它，甚至在重新定义科学研究的范式。

他在采访中说过，只要AI能找到答案，并且有办法验证，他就高兴。这个过程是人主导还是机器主导，在他看来已经是次要问题。

这种务实又开放的心态，比起他去哪家公司的新闻，或许更该被科学界留意。