AI证明数学猜想，这次来真的了。
OpenAI最新模型GPT-5.2 Pro刚刚独立证明了一道埃尔德什猜想。
论证过程经菲尔兹奖得主陶哲轩验证成立，还被评价为“迄今为止最明确的第一类结果（AI主要贡献）”。
这道题是埃尔德什问题库中的第281号，由传奇数学家保罗·埃尔德什（Paul Erdős）与罗纳德·格雷厄姆（Ronald Graham）于1980年共同提出，涉及同余覆盖系统与自然密度的深层关系。
45年来，这道题一直静静躺在问题库里，等待解答。
直到2025年1月17日，一位名叫Neel Somani的研究者把这道题扔给了GPT-5.2 Pro。
证明只用到GPT 5.2 Pro埃尔德什问题网站已收录AI证明结果。
整个论证在无穷阿德尔整数环上展开，借助哈尔测度和点态遍历定理，结合紧致性论证完成了从逐点收敛到一致收敛的跃迁。
按陶哲轩的话说，它是“Furstenberg对应原理”的一个变体，这是遍历理论与组合数学交叉领域的标准工具。
但GPT-5.2 Pro的用法又有些不同，它比通常的论证更依赖伯克霍夫定理。
然而真正让陶哲轩印象深刻的不是证明方法本身，而是AI没有犯错。
让我更惊讶的是它避免了错误，比如极限交换或量词顺序的失误，这正是这道题最容易踩的坑。前几代大语言模型几乎肯定会在这些微妙之处栽跟头。
为了验证这份证明，陶哲轩亲自动手，把整套遍历论论证翻译成了组合学语言，用哈代-利特尔伍德极大不等式替代伯克霍夫定理，重新走了一遍全部推导。
结论：证明成立。
一个意外的发现正当大家讨论GPT-5.2 Pro的证明时，一位网名KoishiChan的用户在评论区抛出了一个令人意外的发现：
这道题其实有更简单的解法，而且所需的两个定理早在1936年和1966年就已经存在了。
第一个是达文波特（Harold Davenport）与埃尔德什本人在1936年合作证明的密度收敛定理。
第二个是罗杰斯定理，首次发表于1966年的哈尔伯斯塔姆-罗斯专著《序列》第五章。把这两个经典结果拼在一起，第281号问题几乎是直接推论。
这就奇怪了。埃尔德什自己就是1936年那篇论文的合著者，而他在1980年提出这道题时，都没有意识到答案近在眼前。
陶哲轩就此事专门写邮件请教了法国数学家特南鲍姆（Tenenbaum）。
特南鲍姆确认“只要满足你提到的两个经典结果（达文波特-埃尔多斯定理和罗杰斯定理），问题就能立即得到解决”，但他也猜测“问题的表述可能在某个环节被改动过”。不过目前没有人找到任何其他版本的表述，所以只能按原样处理。
更有意思的是，2007年菲拉塞塔、福特、科尼亚金、波默朗斯和余等五位顶尖专家在解决另一道埃尔德什问题时，同样不知道罗杰斯定理的存在，直到特南鲍姆提醒他们才补上了引用。
陶哲轩感慨：“罗杰斯定理没有得到它应有的传播。它只出现在哈尔伯斯塔姆-罗斯那本书里，没有单独发表，文献引用寥寥无几。或许这场讨论能让更多研究筛法和同余覆盖的人注意到这个结果。”
最终现在这道题有了两份证明：一份来自GPT-5.2 Pro的遍历论路径，一份来自KoishiChan挖出的经典文献组合。
陶哲轩确认两者是“不同的证明”，虽然在概念上有些重叠。
如何评估AI数学的真实成功率消息传开后，各路AI模型纷纷被拉来交叉验证。
Gemini 3 Pro表示证明没有问题。另一位研究者用GPT-5.2 Pro反复检查论证细节，AI认为唯一需要补充严格性的地方在第二步，可以用法图引理绕过遍历论直接完成。
不过陶哲轩指出这里法图引理的方向用反：我刚教完研究生测度论，这类错误见得太多了。
随后又确认其实是对补集应用法图引理，方向没问题，论证成立。
但陶哲轩同时发出了冷静的提醒。他写道：
评估AI工具真实成功率时，最大的统计偏差来自强烈的报告偏差，负面结果几乎不会被披露。
如果某人或某AI公司把工具用在开放问题上但没有进展，他们没有动力报告这个负面结论；即使报告了，也不太可能像正面结果那样在社交媒体上传播开来。
尽管绝大多数集中在难度谱系的简单一端，远不能说明中等难度的埃尔德什问题已经进入AI的射程范围。
他推荐了Paata Ivanisvili和Mehmet Mars Seven发起的一个开源项目，系统记录前沿大语言模型在埃尔德什问题上的正面和负面结果。
数据显示，这些工具在埃尔德什问题上的真实成功率大约只有百分之一到二。
