数学界与人工智能的协同创新再次引发关注——著名数学家陶哲轩近期借助GPT-5完成了一项数学难题的否定性证明，这一进展在学术圈引发连锁反应。据陶哲轩本人在社交平台披露，若采用传统人工方式完成参数搜索与代码验证，这项工作将耗费数小时，而AI的介入不仅大幅缩短了研究周期，更促使其采用此前未曾考虑的关键研究策略。
此次研究的核心是MathOverflow社区提出的数学猜想：序列lcm(1,2,…,n)是否完全包含于高度丰数集合。该问题涉及两个特殊数列的交叉验证——前者是由连续自然数最小公倍数构成的数列（如lcm(1,2)=2，lcm(1,2,3)=6），后者则是约数和超过所有更小正整数的数列（如12的约数和为1+2+3+4+6+12=28，超过任何小于12的正整数）。尽管陶哲轩通过理论分析已判定该猜想不成立，但构建具体反例仍需完成复杂的数值搜索工作。
研究过程中，GPT-5展现了独特的协作价值。初始阶段，陶哲轩尝试让AI直接生成完整搜索程序，虽然GPT-5在1分19秒内输出了长段代码，但实际运行发现存在计算效率低下与初始参数偏差问题。随后研究者调整策略，通过多轮对话将复杂问题拆解为多个子任务，引导AI采用启发式方法逐步优化参数。最终生成的解决方案不仅成功定位反例参数，更输出仅29行的Python验证脚本，其简洁性与可靠性得到陶哲轩高度评价。
值得注意的是，本次研究未出现AI常见的"幻觉"问题。陶哲轩特别指出，在整个协作过程中，GPT-5始终保持数学严谨性，未产生任何违背逻辑的错误输出。这种表现颠覆了部分学者对AI工具可靠性的质疑，为其在理论数学领域的应用树立了新标杆。
事实上，这并非陶哲轩首次探索AI与数学的融合路径。今年以来，他已多次公开演示AI工具在数学研究中的创新应用：5月通过GitHub Copilot完成函数极限证明；同月利用AI工具在33分钟内完成Magma方程盲证；3月o3-mini模型更是直接纠正其推导错误并协助完成解题。这些实践印证了他此前的判断——AI虽难获菲尔兹奖，但可成为数学家的重要研究媒介。
该成果的传播效应远超数学领域。OpenAI首席科学家Sebastien Bubeck的转发引发科技界热议，学者们普遍认为这标志着人机协同研究进入新阶段。网友讨论中，多数人强调AI工具正在重塑科研范式，但也有声音提醒需警惕过度依赖技术带来的认知退化风险。
在AI发展路径的讨论中，OpenAI CEO山姆·奥特曼近期关于GPT-5的表态颇具启示。他明确指出该模型代表迭代改进而非技术革命，此番言论被解读为对市场过高预期的回应。针对通用人工智能（AGI）的实现时间，奥特曼一改此前"2030年前达成"的预测，转而强调安全优先的渐进式发展策略，这种态度转变引发业界对AI伦理与可控性的新一轮思考。
