數學界近日迎來一則引人注目的消息：知名數學家陶哲軒通過與ChatGPT的多輪交互，成功破解了MathOverflow平臺上的一道復雜數學難題。這一突破不僅驗證了AI在數學研究中的實用價值，更展現了人機協作在解決高難度問題時的獨特優勢。
該問題聚焦于數論領域，具體探討“最小公倍數序列lcm(1,2,…,n)是否為高度豐數集合的子集”。陶哲軒通過理論推導已初步判斷答案為否定，但需要構建具體數值反例來徹底證明這一結論。然而，傳統方法涉及大量參數搜索與計算驗證，過程繁瑣且耗時。
在初始嘗試中，陶哲軒要求ChatGPT直接生成Python代碼以自動化搜索參數。但生成的代碼因參數選擇不當導致運行效率低下，無法在合理時間內完成計算。這一挫折促使他調整策略，轉而采用分步對話模式，將復雜問題拆解為多個小任務，逐一引導AI進行啟發式計算。
這種協作方式的核心在于“人類規劃+AI執行”的互動模式。陶哲軒為每個計算步驟設定明確目標，AI則根據指令生成候選參數或數值結果。經過多輪優化，AI最終提供了符合條件的參數組合。為確保結果可靠性，陶哲軒使用AI生成的29行Python腳本進行獨立驗證，確認數值結果與理論預測完全一致。
整個過程中，AI的作用遠超簡單的計算工具。它不僅幫助數學家快速排除錯誤路徑，還將原本需要數小時的編程與調試工作壓縮為高效流程。陶哲軒特別指出，此次合作未遭遇AI常見的“幻覺”問題，這得益于他清晰的步驟規劃與嚴格的監督機制——每一步計算均在人類確認后推進，AI僅在最終階段提供數值輸出。
OpenAI團隊對此成果表示高度認可。副總裁凱文·韋爾在社交平臺發文稱：“陶哲軒與AI共同解決了復雜數學難題”，而科學家塞巴斯蒂安·布貝克則強調：“這是數學家本人主導的突破性協作”。這些評價反映出科技界對AI輔助研究的期待。
值得注意的是，此次使用的GPT-5模型在此前已展現強大能力。幾天前，該模型成功破解三大數學猜想并通過“哥德爾測試”，其效率相當于人類博士生數日的工作量。而陶哲軒的實踐進一步證明，AI不僅能處理既定任務，還能在專家引導下參與探索性研究。
從直接編碼到對話協作的轉變，揭示了人機交互模式的進化。陶哲軒坦言，若沒有AI支持，他可能會選擇更傳統的理論分析路徑，而非嘗試數值搜索方法。這種轉變恰恰體現了AI的核心價值：通過承擔重復性計算工作，釋放研究者的創造力，使其專注于更具創新性的思考。
目前，該研究的詳細過程已通過社交平臺公開，包括對話記錄與驗證代碼。數學界正密切關注這一模式是否可推廣至其他領域。隨著AI技術的進步，類似的人機協作或許將在更多學科中引發變革。
