编者按：若是这篇论文是由人类撰写并提交给《数学年刊》 ，来向我征求定见 ，我会绝不犹豫地推荐接管。”菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯（Timothy Gowers）评价一篇刚刚呈此刻预印本平台 arXiv 上的数学论文。论文会商的 ，是匈牙利数学家保罗·埃尔德什1946年提出的Erd?s 平面单元距离猜测。几十年来 ，只管始终无人可能给出齐全证明 ，但大无数钻研者都偏差于相信猜测成立。然而 ，上述论文通过机关反例颠覆了这个猜测。更关键的是 ，论文的主题思路并非来自人类 ，而是OpenAI未公开的一个模型。这并不是AI第一次闯入数学前沿。从前一年间 ，AI 频仍呈此刻数学钻研的新闻之中。就在2025年底 ，OpenAI还因夸大AI在数学上的进展而陷入争议 ，其时OpenAI宣称GPT-5已经解决多个“埃尔德什问题”。随后事实证明 ，那些所谓成就大多只是发现了已存在于文件中的解答。进入2026年 ，多个埃尔德什问题陆续在AI援手下获得解决 ，其中一些成就甚至得到了蕴含菲尔兹奖得主陶哲轩等多位顶尖数学家简直认与扩大。出格是四月底23岁的利亚姆·普赖斯（Liam Price）在没有任何正式数学训练的情况下 ，通过向AI提问获得了埃尔德什问题#1196的解答。陶哲轩认可AI给出解答的独创性 ，他暗示“关注过它的人类数学家 ，集体在第一步就走错了方向”。很快 ，他将GPT提出的证明精辟拓展 ，颁布了一篇论文。5月20日 ，OpenAI又宣称解决了平面单元距离猜测。这次他们请到了9位数学家来审核 ，这些数学家在随后撰写的文章中 ，对AI提出的解法给出了高度赞美。沃尔夫奖得主诺加·阿�。∟oga Alon）评价“这是一项卓越成就”。蒂莫西·高尔斯还不无哀愁地暗示“我们或许已经进入一幼我类在解决数学问题方面很难与AI竞争的时期”。在单元距离猜测有关了局颁布后 ，数学钻研者马骁利用 GPT-5.5 Pro 成功复现了 OpenAI 机关的反例。马骁现任密歇根大学数学系 Donald J. Lewis Research Assistant Professor ，并将于今年入职中国科学技术大学任教授职位。他2018年中国科学技术大学本科毕业 ，2023年普林斯顿大学博士毕业 ，之后到密歇根大学从事博士后钻研。其与邓煜、Zaher Hani 关于希尔伯特第六问题的合作钻研 ，严格成立了从微观粒子活动到宏观流体方程的数学联系 ，被以为是希尔伯特第六问题狭义版本上的沉要突破。单元距离猜测的颠覆了局意味着什么？AI会给数学钻研带来什么？数学家们的护城河还能存在多久？萦绕这些问题 ，《知识分子》专访了马骁。
最近 ，OpenAI 的内部模型通过机关反例 ，解决了 Erd?s 平面单元距离猜测。密歇根大学博士后、即将入职中国科学技术大学的数学钻研者马骁 ，随后借助 GPT-5.5 Pro 成功复现了这一机关。这注明 ，类似能力已经不只存在于内部钻研模型中 ，通常用户可能使用的模型也起头靠近这一水平。
在表界看来 ，这似乎是 AI 在数学钻研中的一次标志性突破。但马骁并不感应出格惊讶。几个月前 ，蕴含他在内的不少人就曾利用更早版本的 GPT 解决过若干公开问题。在他看来 ，那些工作中 AI 展示出的创造力并不比这次低 ，只是由于没有 Erd?s 单元距离猜测这么有名 ，所以没有引起同样规模的关注。
不外 ，马骁也以为 ，这次进展的新闻效应可能大于其现实数学尺度。它当然是一个美丽而沉要的成就 ，但从证明结构来看 ，它还不是那种必要几十页、上百页陆续推动的现代数学大定理。更正确地说 ，它展示的是 AI 在“少跳、跨学科、高模式匹配”问题上的壮大能力。
什么是“一跳”呢？钻研者面对一个指标时 ，往往必要不休拆解出子指标 ，并一步步解决它们。每解决一个幼指标 ，就相当于实现了一跳。一个证明可能只有几跳 ，也可能必要几十跳、上百跳。
实现每一跳 ，依赖的不只是逻辑推理 ，也依赖知识堆集、对理论的熟悉水平 ，以及模式鉴别能力。好多时辰 ，数学家之所以能想到某个方向 ，是由于他见过足够多类似结构 ，知路某个工具在这里可能有效。
从这个角度看 ，AI 在少跳问题上已经阐发出很强能力。它接触过大量数学内容 ，熟悉很多分歧领域的工具 ，因而在急剧挪用知识、鉴别结构、实现跨领域遐想的问题上 ，有时会展示出惊人的阐发。
证明中的确有跨领域跳跃。粗略拆开 ，约莫有六七跳：从“证明上界”转向“寻找反例” ，再回到 Erd?s 的格点机关 ；从平方格点遐想到高斯整数 ；再从高斯整数推广到更通常的数域整数环 ；随后引入高维格点与平面投影 ，把数论机关转化为平面单元距离机关 ；最后再用割裂素数、类群和类域塔等工具节造参数。
但若是把证明链条发展 ，会发现主题逻辑其实只有有限几跳 ，证明篇幅也只有几页。它的难点更多在于找到正确的跨学科衔接 ，而不是实现一个上百页级此外长链条证明。
因而 ，在马骁看来 ，这次进展更靠近顶级 IMO（国际数学奥赛）标题标跳跃方式与跳跃次数。这里的“IMO 级别”并不是说数学工具单一。刚好相反 ，证明中用到了 CM 域、数域整数环、类群、割裂素数、类域塔等专业数论工具 ，远超高中较量领域。
但若是忽略知始槛 ，只看思想结构 ，它像一路极度难的较量题：真正关键的是少数几个不容易想到的转化。一旦找到了正确视角 ，证明自身并不必要出格漫长的陆续执行。好多人喜欢低估 IMO 标题标难度 ，其实顶级 IMO 标题在思想跳跃上已经不输于好多科研问题 ，只是问题自身的沉要性分歧。
这注明 AI 已经能在少跳问题上实现很强的跨学科创造 ，但还不能注明 AI 已经可能不变实现长篇幅、强执杏注强验证的数学钻研。
组合数学家往往不会持久死磕某一个驰名猜测。他们更常见的方式 ，是先发展自己的理论系统 ，等理论成熟之后 ，再去看哪些问题能够用这些理论解决。
因而 ，很多驰名猜测对他们来说 ，更像是一种 benchmark：它们能够用来测试理论是否有力量 ，但不定是钻研者一路头就全力攻克的指标。
另一个原因是 ，这次 AI 的解法用到了较深的代数数论知识。这个领域进建门槛很高 ，很少有组合数学家会专门投入大量功夫进建这些步骤 ，只为了尝试解决一个特定的组合问题。反过来 ，代数数论专家固然也有人思考过这个问题 ，但他们对组合数学和离散几何的相识又不定足够深刻。
他举例说 ，在一个极幼曲面中的微分几何问题上 ，AI 想到的是代数几何的解法 ；而在一些统计学问题上 ，AI 会从多复变的角度切入。
原因在于 ，在数学家最熟悉的方向上 ，他往往已经知路应该怎么做。真正难题的不是想出一个方向 ，而是沿着这个方向正确执行大量步骤 ，把所有细节严谨地补完。
若是一个问题已经有相对明确的思路 ，只是必要在大量细节上不休尝试和推动 ，AI 的阐发还不够不变。尤其是在必要长功夫规划、持续索求、反复验证的工作上 ，AI 目前依然有限。
因而 ，在现阶段 ，AI 更像是一个能提出规划、提供灵赣注援手验证部门细节的工具 ，而不是可能独立实现齐全钻研打算的数学家。
具体来说 ，他先让 AI 列出几种可能的解决思路 ，再由自己进行筛选。由于每一步的分支数量有限 ，再加上他一路头就明确通知 AI“这个命题是错的” ，AI 给出的候选方向并不算太多。通过这种“人做决策 ，AI 提供规划”的方式 ，最终成功复现了破解猜测的规划。
马骁暗示 ，GPT 天生的证明经� ；崽丶附� ，有时还会出现幼谬误 ，不切合论文尺度。整顿、补全和沉写这些证明 ，自身就必要大量工作。AI 也时时天生谬误了局 ，因而验证同样耗时。
“新的对话框或者在已有对话框里专门要求验证的 ，通常都是对的 ，验证能力也很强 ，但是 AI 还不能齐全自主地同时做到证明强和验证强。”
若是 AI 只能实现几页证明 ，那么它的能力依然重要局限在少跳问题上。它能够提出跨学科设法 ，也能够解决一些短而巧的问题 ，但还无法代替数学家实现复杂的长链条钻研。
未来的 AI 会越来越像一个齐全的钻研系统：它可能规划指标 ，发展搜索 ，验证中央结论 ，发现谬误后自我建改 ，并不休提高陆续正确执行的次数� ；痪浠八� ，AI 能不变实现的数学证明长度 ，险些必然会逐步提升。
若是 AI 可能不变实现的长度从 10 页增长到 30 页 ，再从 30 页增长到 100 页 ，那么数学钻研的格局将不只是产生部门变动 ，而是可能被彻底沉塑。
一旦 AI 可能处置百页级此外证明 ，它的数学能力将远远超过任何单个数学家 ，甚至可能超过整个数学家可能同时覆盖的领域。那时 ，围棋的故事有可能复现——AI 像上帝一样 ，人类数学家和 AI 合作可能不如 AI 自己。
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