看数学、物理能不吃喝…苏炜杰研究应用美国人口普查 奠基AI统计

近日获颁2026年度考普斯奖的宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系教授苏炜杰，是北京大学数学科学学院2007级本科院友，他与团队提出的「高斯差分隐私」框架成果，已实际应用于国全国人口普查，也加入OpenAI参与AI模型训练，成就奠基AI统计。

苏炜杰出生于浙江余姚的乡村，小学五年级时因偶然看了从邻居家借来的微积分与线性代数教科书，一头栽进数理世界，「只要看个数学、物理的书，可以不吃不喝」。

据南方都市报报导，据「北大数院人」公众号今年4月刊登苏炜杰专访，苏炜杰在全国初中数学联赛崭露头角，到高三获得全国第二名并进入国家集训队，于2007年保送进入北大数院。

在燕园（指北大校园），他回归自己钟爱的高等数学，专业课平均分97分，稳居年级第一，并与现在的妻子一起修读当时北大热门的经济学双学位。而竞赛也以一种全新方式点滴融入他的治学生涯，大一时他通过未名BBS组队参加「江泽涵杯」建模大赛成功获奖；2010年又与队友征战美国大学生数学建模竞赛并获Finalist奖（特等奖提名）。

大三时在微软亚洲研究院实习，他第一次接触到「AI」这个概念；在刘张炬、张平文两位教授指导下的两段本科生科研项目，让他逐渐认清自己的所长——相比纯粹的数学能力，自己更擅长对复杂问题建模求解。于是，在数学、运筹、统计三个深造方向中，他选择了统计。

2016年，苏炜杰获史丹福大学统计学博士学位，师从美国国家科学院院士Emmanuel Candès与Cynthia Dwork（美国国家科学院和工程院双院院士）。博士期间的苏炜杰，遵循两位导师的治学要求「不随大流，做最前沿的研究」，其首篇高维统计论文直到博士第三年才发表，但一经发表便引起国际同行广泛关注。

苏炜杰与团队提出的「高斯差分隐私」框架，从统计学最基础的假设检验出发，让隐私保护程度在数学上变得精确可计算，这一成果已实际应用于2020年美国全国人口普查，在保护公民个体信息的前提下保障了宏观统计结果的可靠性。

值得关注的是，今年5月，苏炜杰在沃顿商学院学术休假期间加入OpenAI，参与AI模型训练，并同期晋升为正教授。