近期，人工智能领域围绕通用人工智能（AGI）的讨论持续升温。数学界与计算机科学界的多位学者纷纷发表观点，其中知名数学家陶哲轩明确表示，当前技术尚未达到真正意义上的AGI水平，但已展现出具有实用价值的“弱化版通用才智”。
陶哲轩将这种能力定义为“通过临时性手段解决复杂问题的能力”，其实现方式可能包括随机尝试或暴力计算。尽管这类方法缺乏系统性理论基础且难以解释，但在严格验证程序的辅助下，AI已能完成超出人类个体能力范围的任务。他以魔术师作比：现代AI如同能变出惊人戏法的表演者，但所有技巧都源于预先设计的机关而非真正的智慧。
就在学界热议之际，滑铁卢大学团队宣布取得重大突破。由GPT-5.2 Pro生成的完整证明成功解决了机器学习理论领域悬置多年的难题——在特定假设条件下，加速L1正则化PageRank算法的运行时间复杂度分析。该证明不仅填补了经典FISTA算法的理论空白，更通过三重验证体系确保其严谨性：AI生成初稿后，研究人员使用形式化验证工具逐行转化关键不等式，最终由领域专家完成人工复核。
这项持续八年的研究难题曾令多位顶尖学者折戟。研究团队自2016年发现经典算法效率异常后，先后尝试理论推导、博士生研究及国际合作均未取得突破。2022年该问题被列为国际学习理论会议（COLT）开放挑战后，虽有其他研究团队提出替代方案，但因计算成本过高难以实际应用。此次GPT-5.2的突破性证明首次揭示了FISTA算法在特定图结构中的加速机制，解释了其迭代过程中临时激活多余节点的可控性。
学术界对此反应两极。多伦多大学教授丹尼尔·利特承认AI工具对其代数几何研究产生推动作用，但强调人类在问题定义与价值判断中的核心地位。Reddit平台上的技术社区则展开激烈辩论，部分用户认为将当前AI比作“狡猾的解题者”恰如其分，另有人指出ChatGPT等模型仅发展三年，现在就断言其局限性为时尚早。
值得关注的是，这次证明过程展现了人机协作的新模式。GPT-5.2负责生成核心思路，形式化验证工具处理数学严谨性，人类专家把控研究方向。这种分工模式暗示，未来理论科学突破可能更多依赖“人类直觉+AI算力”的组合，而非单一智能体的独立工作。尽管如此，多数受访学者仍认为，AI要实现真正的概念理解与自主创新，仍需突破现有技术框架。
