# Ethan Shaotran > Ethan Shaotran 是一位人工智能研究员和发明家，因创立初创公司 Energize AI 而闻名。他曾是哈佛大学的学生，曾获得 OpenAI 的民主化 AI 输入资助... - Canonical URL: https://iq.wiki/zh/wiki/ethan-shaotran - Categories: People in crypto - Tags: DeFi, Developer, Founder - Created: 2026-02-10T16:37:19.651Z - Last updated: 2026-02-10T16:50:33.000Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **Ethan Shaotran** 是一位技术企业家、人工智能研究员和发明家，以其在 AI 对齐、自主系统和 AI 驱动的生产力工具方面的工作而闻名。他是 Energize.ai 的创始人，这是一家专注于开发生产力和企业工具的 AI 风险投资公司。他曾因在人工智能民主化输入方面的工作而获得 OpenAI 的资助。他还是政府效率部（DOGE）的成员，该部门是由 [Elon Musk](https://iq.wiki/wiki/elon-musk) 领导的联邦改革团队。他曾就读于哈佛大学，在约翰·保尔森工程与应用科学学院从事研究工作，随后在大四期间离开学校加入 DOGE 计划。 [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP) [\[3\]](#cite-id-wkmWfXZmSZj44dN3) ## 教育背景 Shaotran 曾就读于哈佛大学，学习计算机科学，并隶属于约翰·保尔森工程与应用科学学院（SEAS）。在大四期间，他在完成学位前离开大学，加入了特朗普政府领导下的联邦改革团队 DOGE。 [\[3\]](#cite-id-wkmWfXZmSZj44dN3) 在大学学习期间，他还交叉注册了麻省理工学院（MIT）和哈佛商学院（HBS）的课程。在大学学习之前，Shaotran 于 2019 年被评为研究科学研究所（RSI）学者。 [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP)​ ## 职业生涯 Shaotran 的职业生涯始于学生时代，早期工作专注于深度学习应用，并为有关 AI 未来的出版物做出贡献。他创立了 AI 初创公司 Energize.ai，并领导了多个备受瞩目的研发项目，获得了 OpenAI 和 xAI 等机构的认可。2025 年，他加入了政府效率部（DOGE），这是由 [Elon Musk](https://iq.wiki/wiki/elon-musk) 在特朗普政府领导下负责的联邦改革团队。该计划的目标是吸引精通技术的人才进入政府，以提高效率并使联邦技术现代化；Shaotran 是为此目的招募的年轻工程师之一。 [\[3\]](#cite-id-wkmWfXZmSZj44dN3) [\[4\]](#cite-id-aQWwaKhzFvOLTayL) [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP)​ ### 早期工作与出版物 2018 年，Shaotran 撰写了《使用深度学习进行股票预测》（Stock Prediction with Deep Learning）一书，并通过亚马逊出版。次年，他参与了由 Calum Chace 编辑的《来自 2045 年的故事：人工智能与工作的未来》（Stories from 2045: Artificial intelligence and the future of work）一书。在本书中，Shaotran 与哈佛未来协会（Harvard's Future Society）合作撰写了一篇名为“华尔街中的 AI”的案例研究，该研究于 2019 年 2 月 17 日正式发布。 [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP)​ ### 学术研究与 Energize.ai Shaotran 创立了 Energize.ai，这是一家 AI 初创公司，专注于开发旨在自动化专业工作流程的企业和生产力工具。该公司的产品包括 AI 驱动的调度助手和电子邮件管理工具，反映了他将 AI 应用于实际业务场景的兴趣。在哈佛 SEAS 期间，他的研究重点是自主系统。这项工作最终在 2021 年 IEEE 国际自主系统会议（ICAS）上发表了一篇论文。这篇题为“自动驾驶汽车的手势学习”的论文详细介绍了为自动驾驶汽车设计的算法，由他与 J. J. Cruz 和 V. J. Reddi 共同撰写。 [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2)​ ### AI 治理与 OpenAI 资助 2024 年，Shaotran 及其团队入选 OpenAI“人工智能民主化输入”计划的十个资助对象之一。他们获得了 10 万美元的资助，用于开发“Aligned”，这是一个通用人工智能（AGI）治理平台，旨在探索民主化引导机器学习模型的方法。 [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP)​ 该项目的基础研究于 2023 年 11 月提交至预印本服务器 arXiv，论文题为“Aligned：一种基于平台的对齐过程”。该论文由 Shaotran、Ido Pesok、S. Jones 和 E. Liu 共同撰写。2024 年 1 月 16 日，Shaotran 宣布了该项目的研究结果，报告称他们的平台在一项涉及全球 700 名用户的研究中，对某些治理原则达成了 93% 的共识。OpenAI 资助项目的合作伙伴包括 Woj Zaremba、Teddy Lee、Jay Baxter、Vivian (@metaviv)、Colin Megill、Andrew (@Werdnamai) 和 Michiel Bakker，以及 Energize.ai 的团队。 [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP)​ ### 软件开发与项目 通过 Energize.ai 以及作为独立开发者，Shaotran 发布了多个 AI 驱动的软件项目。 #### Spark 邮件助手 2024 年 3 月 17 日，Shaotran 展示了由其 Energize.ai 团队开发的 AI 邮件助手“Spark”。该工具旨在自动化邮件往来和日程安排。演示显示了它在 Gmail 线程中协调会议、创建 Zoom 通话以及解读时区要求的能力。 [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP)​ #### macOS GPT-4 集成 2024 年 2 月，Shaotran 开发并分享了一个将 GPT-4 直接与 macOS 操作系统集成的开源项目。该工具是在一个周末内创建的，允许用户发出自然语言命令，由 AI 模型在操作系统上实时执行。Shaotran 提到 AI 研究员 Andrej Karpathy 是该项目的灵感来源。 [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP)​ ## 荣誉与公开露面 Shaotran 的工作得到了行业活动和主要技术组织的认可。2024 年 1 月，他在 AI 治理方面的工作获得了 OpenAI“人工智能民主化输入”计划的资助。同年晚些时候，即 2024 年 10 月，他的团队“Team eXpect”在 xAI 主办的黑客松中获得亚军。该团队成员包括 Ray Del Vecc 和 Giovanni D'Antoni，因其表现获得了 5,000 美元的 API 额度奖励。据报道，他在 xAI 黑客松中的表现引起了 [Elon Musk](https://iq.wiki/wiki/elon-musk) 的注意，从而被招募进 DOGE，这是一个旨在利用技术人才提高政府效率的联邦倡议。在 2025 年 2 月的《连线》（WIRED）杂志文章中，他被描述为参与该计划的年轻工程师之一。 [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP) [\[3\]](#cite-id-wkmWfXZmSZj44dN3) [\[4\]](#cite-id-aQWwaKhzFvOLTayL) 2017 年 10 月 26 日，Shaotran 参加了 MKT4Intel 机器学习会议，该会议与多伦多大学罗特曼管理学院和创意破坏实验室（Creative Destruction Lab）相关。在活动中，他会见了加拿大总理贾斯廷·特鲁多并合影留念。 [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP) ## 出版物与作品 ### 书籍 * 《使用深度学习进行股票预测》（Stock Prediction with Deep Learning） (2018) [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) * 《来自 2045 年的故事：人工智能与工作的未来》（Stories from 2045: Artificial intelligence and the future of work） (2019) (作为贡献者) [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) [\[2\]](#cite-id-aP9nThgvmB9zE9JP) ### 学术论文 * Shaotran, E., Pesok, I., Jones, S., and Liu, E. (2023). "Aligned: A Platform-based Process for Alignment." *arXiv*. [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2) * Shaotran, E., Cruz, J. J., and Reddi, V. J. (2021). "Gesture Learning For Self-Driving Cars." *2021 IEEE International Conference on Autonomous Systems (ICAS)*. [\[1\]](#cite-id-e1swqbkhsqNUbyi2)