数学界近日迎来一则引人注目的消息：知名数学家陶哲轩通过与ChatGPT的多轮交互，成功破解了MathOverflow平台上的一道复杂数学难题。这一突破不仅验证了AI在数学研究中的实用价值，更展现了人机协作在解决高难度问题时的独特优势。
该问题聚焦于数论领域，具体探讨“最小公倍数序列lcm(1,2,…,n)是否为高度丰数集合的子集”。陶哲轩通过理论推导已初步判断答案为否定，但需要构建具体数值反例来彻底证明这一结论。然而，传统方法涉及大量参数搜索与计算验证，过程繁琐且耗时。
在初始尝试中，陶哲轩要求ChatGPT直接生成Python代码以自动化搜索参数。但生成的代码因参数选择不当导致运行效率低下，无法在合理时间内完成计算。这一挫折促使他调整策略，转而采用分步对话模式，将复杂问题拆解为多个小任务，逐一引导AI进行启发式计算。
这种协作方式的核心在于“人类规划+AI执行”的互动模式。陶哲轩为每个计算步骤设定明确目标，AI则根据指令生成候选参数或数值结果。经过多轮优化，AI最终提供了符合条件的参数组合。为确保结果可靠性，陶哲轩使用AI生成的29行Python脚本进行独立验证，确认数值结果与理论预测完全一致。
整个过程中，AI的作用远超简单的计算工具。它不仅帮助数学家快速排除错误路径，还将原本需要数小时的编程与调试工作压缩为高效流程。陶哲轩特别指出，此次合作未遭遇AI常见的“幻觉”问题，这得益于他清晰的步骤规划与严格的监督机制——每一步计算均在人类确认后推进，AI仅在最终阶段提供数值输出。
OpenAI团队对此成果表示高度认可。副总裁凯文·韦尔在社交平台发文称：“陶哲轩与AI共同解决了复杂数学难题”，而科学家塞巴斯蒂安·布贝克则强调：“这是数学家本人主导的突破性协作”。这些评价反映出科技界对AI辅助研究的期待。
值得注意的是，此次使用的GPT-5模型在此前已展现强大能力。几天前，该模型成功破解三大数学猜想并通过“哥德尔测试”，其效率相当于人类博士生数日的工作量。而陶哲轩的实践进一步证明，AI不仅能处理既定任务，还能在专家引导下参与探索性研究。
从直接编码到对话协作的转变，揭示了人机交互模式的进化。陶哲轩坦言，若没有AI支持，他可能会选择更传统的理论分析路径，而非尝试数值搜索方法。这种转变恰恰体现了AI的核心价值：通过承担重复性计算工作，释放研究者的创造力，使其专注于更具创新性的思考。
目前，该研究的详细过程已通过社交平台公开，包括对话记录与验证代码。数学界正密切关注这一模式是否可推广至其他领域。随着AI技术的进步，类似的人机协作或许将在更多学科中引发变革。
