陶哲轩团队联手GPT-5实现1小时破解数学难题

国际著名数学家陶哲轩近期在数学研究领域取得重大进展——他通过与ChatGPT的协同合作，成功解决了MathOverflow平台上一道极具挑战性的数学难题。这一突破不仅证实了人工智能在数学研究中的实际应用价值，更为人机协作开拓了崭新的科研模式。

这项研究关注数论中的关键问题：证明"最小公倍数序列lcm(1,2,…,n)不属于高度丰数集合的子集"。陶哲轩在理论分析阶段已推测这一结论为真，但需要通过构建实际的数字反例来严格证明。传统的研究方法需要编写复杂的程序进行数值搜索和验证，通常需要耗费研究人员大量时间。

在研究初期，陶哲轩尝试让AI直接生成完整的Python搜索程序。然而AI生成的代码在运行效率和初始参数设定上都存在问题，导致多次尝试未能成功。面对这些困难，数学家转变思路，采用循序渐进的方式与AI协作：他将复杂问题分解为多个计算阶段，每个步骤都由AI提供辅助计算支持，同时在人工指导下不断优化参数选择。

经过一小时的高效迭代，AI最终输出了符合条件的数值参数。为了确保结果可靠，陶哲轩使用AI生成的简洁Python脚本（仅29行）进行了独立验证，验证结果完全吻合理论预期。这种人机协作模式极大提升了研究效率，将原本需要数小时的工作压缩为一个高效的验证流程。

OpenAI高层对这项研究成果给予高度评价。副总裁Kevin Weil在社交媒体上特别强调了"陶哲轩与AI合作解决数学难题"的创新意义，科学家Sebastien Bubeck则指出这是数学家直接应用AI的典型案例。值得注意的是，此次使用的GPT-5模型不久前刚独立验证了三个重要数学猜想，其效率远超人类博士研究生的计算速度。

陶哲轩特别指出，在整个协作过程中AI没有出现常见的"幻觉"问题。这归功于他采用的渐进式引导策略：每个计算任务都在严格监督下进行，AI仅在最后阶段提供数值结果和验证代码。数学家将成功因素归结为"对计算任务有清晰规划，并能有效指导AI完成具体工作步骤"。

这项研究揭示了AI在数学探索中的特殊价值：通过承担繁重的计算工作，AI解放了研究者的时间和精力，使他们能更专注于创新性思考。正如陶哲轩所言，若没有AI协助，他可能会放弃数值搜索方法，转而采用更传统的理论证明路径。这种人机协作方式不仅优化了研究流程，更开创了数学探索的新模态。

随着GPT-5等先进AI模型在国际数学竞赛中斩获金牌，并在科学研究中展现实用价值，人机协同的研究模式正日益受到学术界重视。此次突破标志着AI已经从简单的计算工具升级为能够参与复杂智力活动的科研伙伴，这一转变有望深刻影响多个学科的研究方法论。

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