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陶哲軒聯手GPT-5，1小時攻克數學難題！無需編碼，OpenAI副總驚呼

數學openai陶哲軒

陶哲軒聯手GPT-5，1小時攻克數學難題！無需編碼，OpenAI副總驚呼

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陶哲軒聯手GPT-5，1小時攻克數學難題！無需編碼，OpenAI副總驚呼
編輯：桃子
【新智元導讀】陶哲軒聯手ChatGPT ， 多輪交互一個小時 ， 最終破解了MathOverflow復雜數學題 。 讓他驚喜的是 ， AI不僅省去了數小時編碼 ， 還優化了工作流 。


【陶哲軒聯手GPT-5，1小時攻克數學難題！無需編碼，OpenAI副總驚呼】兩年前 ， 陶哲軒曾預言 ， 「2026年的AI ， 將成為數學研究和其他很多領域的可靠的合作者」 。

現在 ， 不用等到2026年 ， AI已經做到了！
在Mathstodon上 ， 陶哲軒稱 ， 自己聯手ChatGPT攻克了一個MathOverflow難題 ， 節省了數小時的編碼時間 。
在此期間 ， 對話持續長達一小時 。

OpenAI副總Kevin Weil激動表示 ， 「陶哲軒+AI解決了復雜數學難題」 。

OpenAI科學家Sebastien Bubeck自豪地表示 ， 「這次 ， 是陶哲軒本人的」 。
幾天前 ， GPT-5成功破解三大猜想 ， 通過了「哥德爾測試」 ， 以往需要耗費人類博士生數日時間才能完成 。

如今 ， 越來越多的證據表明 ， AI正為數學發現做出實質性的貢獻 。
這一次 ， 陶哲軒攜手ChatGPT ， 攻克了怎樣的難題？



陶哲軒+GPT-5 ， 破解數學難題


這個MathOverflow的問題 ， 探討了「最小公倍數序列是否為某一特定集合的子集」——
序列lcm(12…n)是否是高度豐數的一個子集？



陶哲軒本人通過理論分析 ， 已經得出結論：答案是否定的 。
然而 ， 要完全證明這一點 ， 他需要找到具體的數值參數 ， 以便確鑿地構建一個反例 。

這一過程看似簡單 ， 實則需要繁瑣的計算和參數搜索 ， 稍有不慎便可能陷入低效的泥潭 。

初試ChatGPT ， 多輪交互


起初 ， 陶哲軒嘗試讓ChatGPT直接生成Python代碼 ， 以搜索滿足條件的不等式參數 。
這樣一來 ， 就可以自己運行和調整 。
不過 ， 這一方法很快暴露了局限性——
生成的代碼運行時間過長 ， 且初始參數選擇不當 ， 最終會導致搜索的失敗 。

于是接下來 ， 他改變了策略 ， 轉而與AI展開分步對話 ， 讓它通過啟發式計算來尋找可行的參數選項 。
這種方法的核心在于：將復雜問題拆解為小步驟 ， 每一步都由AI提供計算支持 ， 并在陶哲軒的指導下不斷優化 。

最終 ， AI成功生成了符合要求的參數 。
為了確保結果的可靠性 ， 陶哲軒使用了一個由AI生成的29行Python腳本進行獨立驗證 。
這個腳本簡潔明了 ， 易于人工檢查 ， 且驗證的數值結果與之前的啟發式預測完全吻合 。

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不用手動編碼 ， 優化工作流


陶哲軒坦言 ， AI在這一過程中的作用不可忽視 。
AI不僅幫助他發現了初始嘗試中的多處數學錯誤 ， 還將原本可能耗費數小時的編程與調試工作 ， 壓縮為一個高效的流程 。
如果沒有AI的協助 ， 他根本不會嘗試這種數值搜索 ， 而是轉而尋求更傳統的理論分析方法 。

更重要的是 ， 陶哲軒強調 ， 他沒有遇到AI常見的「幻覺」問題 。
這得益于他清晰的任務規劃 ， 以及分步引導的對話方式 。
每一步計算 ， 都在自己的監督下完成 ， AI僅在最后階段提供了數值結果和驗證代碼 ， 確保了整個過程的嚴謹性 。
我認為 ， 這是因為對需要執行的那些繁瑣的計算任務 ， 我心里已經有了比較清晰的規劃 ， 并且能夠以分步的方式向AI詳細解釋 ， 每一步都在對話中得到確認后 ， 再繼續下一步 。在切換到對話式策略后 ， 我只在最后階段才用Python進行外部驗證 ， 也就是當AI生成了它聲稱滿足約束條件的數值輸出時 。



順便提一句 ， 陶哲軒本人用的就是 ， 所有人接觸到的GPT-5 。

陶哲軒的這次嘗試 ， 為我們揭示了AI在數學研究中的巨大潛力 。
它不僅能執行繁瑣的計算任務 ， 還能在數學家的引導下 ， 參與復雜的探索過程 。
AI的價值在于解放研究者的時間與精力 ， 讓他們能夠專注于更高層次的思考與創新 。
正如陶哲軒所言 ， 「如果沒有 AI 的幫助 ， 我很可能不會去嘗試這種數值搜索」 。
從AI拿下IMO金牌 ， 到成為天才數學家的得力助手 ， 或許未來 ， 類似的故事將更多領域不斷上演 。

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