AI通用推理模型攻克79年数学难题，奥特曼称感受复杂

数学界与人工智能领域近日迎来重大突破。一个通用推理模型成功解决了困扰学界79年的平面单位距离猜想。OpenAI官方宣布，其内部研发的模型通过自主数学推导，直接否定了匈牙利数学家保罗·厄多斯于1946年提出的经典猜想。该消息迅速引爆全球学术社区。

这并非OpenAI首次挑战该猜想。七个月前，其前副总裁曾声称GPT-5找到了十个未解决的厄多斯问题答案，但随后被证实仅是复现已有文献，招致学界批评。此次OpenAI吸取教训：不仅公布了完整的证明过程，还附带了由四位顶尖数学家联合署名的验证论文，包括菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯、普林斯顿大学教授诺加·阿隆等人。独立审查结果显示，模型的推导逻辑严谨，结论可靠。

平面单位距离猜想的具体问题非常直观：在平面上放置n个点，这些点之间距离恰好为1的最大可能对数是多少？厄多斯推测最优构造类似于正方形网格，且单位距离对的数量增长不会显著超过线性。然而自1946年提出以来，该猜想既未获证也未遭推翻。OpenAI的模型另辟蹊径，构造出一种全新的点集构型，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），从而直接否定了厄多斯的猜想。普林斯顿大学教授威尔·索温进一步计算出δ的具体数值为0.014。

更令数学家们惊讶的是，模型的突破口并未依赖传统几何，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与因式分解，此前从未被应用于平面几何。诺加·阿隆的评价颇具深意：“答案本身已足够令人意外，但解决问题时所采用的构造方式更为优雅巧妙，这正是跨学科融合的潜力所在。”

学术界对这一成果反应热烈。蒂莫西·高尔斯在社交媒体上称其为“AI数学的里程碑”，并调侃数学家们在阅读前最好“确保自己坐着”。多伦多大学数论学家阿鲁尔·尚卡尔指出，AI已不再是简单的辅助工具，而是真正开始产生原创数学思想。此前曾批评OpenAI误导行为的数学家托马斯·布鲁姆，此次也撰文称赞AI正在协助人类探索数学领域的未知奇迹。

OpenAI特别强调，完成该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，同样可能适用于物理学、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、建议与验证，但选择重要问题、解读结果、决定研究方向等核心任务，终究需要人类主导。

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