数学界与人工智能领域同时迎来了一场震撼：一个通用推理模型成功攻克了困扰数学家长达79年的“平面单位距离猜想”。这一突破由OpenAI宣布，其内部研发的模型通过自主推导，推翻了匈牙利数学家保罗·厄多斯于1946年提出的这一几何难题，消息迅速引发全球学术圈的广泛讨论。
此次成果并非OpenAI首次尝试解决该问题。七个月前，其前副总裁曾宣称GPT-5找到了十个未解的厄多斯问题答案，但很快被揭露仅是复现了已有文献，引发同行嘲讽。为避免重蹈覆辙，OpenAI此次采取了更为严谨的态度：不仅发布了完整证明，还附上由四位顶尖数学家联署的验证论文，其中包括菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯、普林斯顿大学教授诺加·阿隆等权威学者。这些专家独立审查后确认，模型的推导过程逻辑严密，结论成立。
“平面单位距离猜想”的核心问题看似简单：在平面上随机放置n个点时，最多能有多少对点之间的距离恰好为1？厄多斯猜测，最优解的构造方式类似于正方形网格，且单位距离对的数量增长速度不会显著超过线性。然而，这一猜想自提出以来，始终无人能证明或推翻。OpenAI的模型通过构造全新的点集构型，证明对于无穷多个n值，单位距离对的数量可达n的1+δ次方（δ为固定正数），直接否定了厄多斯的猜想。普林斯顿大学教授威尔·索温进一步精确计算出δ的具体值为0.014。
更令数学家惊讶的是，模型的突破口并非来自传统几何领域，而是运用了代数数论中的“无穷类域塔”和“戈洛德-沙法列维奇理论”。这些抽象工具通常用于研究整数扩展和因式分解，此前从未被应用于平面几何问题。诺加·阿隆评价道：“答案本身已足够令人意外，而其构造方式更是优雅而巧妙，展现了跨学科知识融合的巨大潜力。”
学术界对这一成果的反应极为热烈。蒂莫西·高尔斯在社交媒体上表示，这是“AI数学的里程碑”，并调侃数学家在阅读前需“确保自己坐着”。多伦多大学数论学家阿鲁尔·尚卡尔则指出，AI已不再局限于辅助工具角色，而是能够产生真正原创的数学思想。曾批评OpenAI此前误导行为的数学家托马斯·布鲁姆，此次也撰文称赞AI正在帮助人类探索数学领域的未知奇迹。
OpenAI强调，完成证明的模型并非专为数学设计，而是一个通用推理系统。这意味着其跨领域连接知识、发现非传统路径的能力，可能同样适用于物理学、生物学、材料科学等学科。公司公告同时指出，人类的判断力在科研中仍不可替代：AI可协助搜索、建议和验证，但选择重要问题、解读结果及决定研究方向的任务，仍需由人类完成。
