1 月 18 日，一位前量化研究員尼爾·索馬尼（Neel Somani）在社交平臺宣佈，他藉助 GPT-5.2 Pro 獨立解決了 Erdős 問題第 281 號（Problem 281）論文。這是一個自 1980 年由數學家保羅·埃爾德什（Paul Erdős）與葛立恆（Ronald Graham）提出後，長期未被公開解答的數學猜想。
索馬尼稱，該證明已獲得菲爾茲獎得主陶哲軒的認可，後者評價其“或許是迄今人工智慧解決未解數學問題最明確的例子”論文。
（來源 ：erdosproblem)
OpenAI 聯合創始人格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）隨即轉發並評論：“GPT-5.2 Pro 用於解決另一個未解決的 Erdős 問題論文。數學和科學的進步將是充滿活力的一年！”一時間，“AI 獨立攻克 45 年數學難題”的訊息在社交媒體上廣泛傳播。
（來源：X）
這並非索馬尼首次用 AI 工具解決 Erdős 問題論文。幾天前，他剛提交了對 Problem 397 的證明——一個關於中心二項式係數乘積的猜想。該證明同樣由 GPT-5.2 Pro 生成，並透過形式化驗證工具 Harmonic 的 Aristotle 系統轉換為 Lean 程式碼，經陶哲軒確認為正確。
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索馬尼原本只是想測試一下大語言模型的數學能力，看看它們在何時能有效解決開放數學問題、又在哪裡會遇到困難，卻意外發現最新模型的能力邊界已顯著提升論文。
幾天之內，大模型連續解決兩個多年未解的“難題”論文。有評論不禁疑問：這是否意味著 AI 的數學能力已達到了人類數學家的水平？
要回答這個問題，或許需要先理解什麼是“Erdős 問題”論文。
保羅·埃爾德什（Paul Erdős）什是 20 世紀最多產的數學家之一，一生髮表論文逾 1,500 篇論文。他習慣提出數學猜想，並根據難度懸賞 25 至數千美元不等。他去世後留下超過一千個未解問題，涵蓋數論、組合學、圖論等多個領域，統稱為“Erdős 問題”。這些問題目前由劍橋大學數學家托馬斯·布魯姆（Thomas Bloom）維護的網站 erdosproblems.com 追蹤記錄。
圖 | 保羅·埃爾德什與10歲的陶哲軒 （來源：Wikipedia）
然而，這些未解問題的難度跨度極大：一端是公認的核心難題，另一端則是大量長期無人關注的“長尾問題”論文。它們並非無解，只是缺乏足夠研究動力。
自 2025 年聖誕節以來，該網站已有 15 個問題從“開放”轉為“已解決”，其中 11 個涉及 AI 模型的參與論文。但並非所有“AI 解決”都具原創性。2025 年 10 月，OpenAI 曾宣稱 GPT-5 解決了十個 Erdős 問題，後被布魯姆澄清為烏龍事件：那些 GPT-5 生成的答案實為模型透過網路搜尋復現了早已存在的論文成果，並非新發現。
圖 | 布魯姆回覆OpenAI CPO (來源：X )
真正的轉折點出現在 2026 年 1 月初論文。劍橋大學本科生凱文·巴雷託（Kevin Barreto）與業餘數學家利亞姆·普賴斯（Liam Price）共同宣佈使用 GPT-5.2 Pro 解決了 Problem 728。陶哲軒稱這是“第一個在原問題精神下、以文獻中未曾記載的方式被 AI 基本自主解決的 Erdős 問題”，並評價其“或多或少是由 AI 自主完成的”，真實地體現了“這些工具近幾個月的能力提升”。
那麼論文，此次引發熱議的 Problem 281 情況如何？
該問題涉及整數序列在同餘類中的密度性質論文。索馬尼釋出的 GPT-5.2 Pro 證明採用了遍歷理論（ergodic theory）的框架。陶哲軒確認其邏輯正確，並特別指出：“它避免了在極限或量詞交換時常見的錯誤，前幾代大語言模型幾乎肯定會在這些微妙之處出錯。”
圖 | 陶哲軒對於Problem 281的回覆(來源：erdosproblem)
然而，就在討論熱烈進行時，論壇使用者 KoishiChan 發帖指出：這個問題實際上可以透過 1966 年的 Rogers 定理，結合 Halberstam–Roth 著作中的 Theorem 12 直接解決論文。他還找到了一份存檔文獻，更清晰地闡述了這一論證路徑。
陶哲軒順著線索進一步追溯，發現這一解法的核心其實源自 1936 年劍橋數學家達文波特（Davenport）與埃爾德什本人合著的一篇論文論文。他在論壇上寫道：“現在我真的很困惑，在同餘領域深耕多年，埃爾德什在 1980 年肯定知道這兩個定理，而且他還是後一個結果的共同作者。我不知道發生了什麼。因為一旦瞭解 Rogers 定理，將其應用於這個問題是非常自然的；事實上，這個問題幾乎就是 Davenport–Erdős 結果的一個特例。”
（來源論文：scite_）
隨後，陶哲軒與數學家特南鮑姆（Tenenbaum）進行了郵件交流，後者是埃爾德什長期的合作物件論文。特南鮑姆確認：“如果使用這兩個定理，可以立竿見影地解決問題。”他推測，“現有的問題的表述可能在某個環節被修改過”，但目前尚未發現任何關於原始意圖的替代版本，只能按現有表述來。KoishiChan 則半開玩笑地評論：“也許有人在雞尾酒會上告訴了埃爾德什這個解法，但沒人繼續研究它。”
陶哲軒在論壇總結道，Problem 281 之所以未解，背後的原因主要是因為Rogers 定理“沒有得到應有的傳播”：該結果僅出現在 Halberstam–Roth 的專著中，從未以獨立論文形式發表，文獻中也僅被引用過寥寥數次論文。
換言之，GPT-5.2 Pro 的貢獻其實並非解決了一個真正未解的難題，而是用一種新方法——遍歷理論，去重新證明了一個早已可解、卻因文獻傳播有限而被長期遺忘的問題論文。類似情況此前也出現在 Problem 333 等案例中：AI 擅長呼叫標準工具，高效解決那些“人類早就能解、只是長期無人關注”的問題。
更重要的是，就在討論聲愈發熱烈的當天，陶哲軒還在發帖提醒公眾需要警惕“報告偏差”（reporting bias）論文。他在 Mathsodon 上寫道：“當研究者用 AI 嘗試解題卻失敗時，幾乎不會公開結果；而成功案例則極易在社交媒體病毒式傳播。因此，我們看到的‘AI 連續攻克難題’印象，嚴重偏向正面。”
(來源：Mathstodon)
為糾正這一偏差，他推廣了數學家帕阿塔·伊萬尼什維利（Paata Ivanisvili）與梅赫梅特·馬爾斯·塞文（Mehmet Mars Seven）建立的資料庫，系統記錄 AI 嘗試解決 Erdős 問題的全部結果論文。資料顯示：AI 工具的真實成功率僅在 1% 到 2% 之間。
圖 | 數學家帕阿塔·伊萬尼什維利與梅赫梅特·馬爾斯·塞文建立的GitHub資料庫 (來源：GitHub）
陶哲軒評論道：“儘管如此，考慮到仍有六百多個未解問題，這仍帶來了一組令人印象深刻且非平凡的貢獻論文。但這些成功壓倒性地集中在難度譜的低端，尚未觸及中等難度問題。”
業內人士對此有不同的看法論文。Harmonic 公司創始人圖多爾·阿希姆（Tudor Achim）指出：“真正有說服力的證據，不是媒體報道，也不是成功率，而是數學和電腦科學教授們開始在實際研究中使用這些工具的事實。他們有聲譽要維護，不會輕易背書。”該公司開發的 Aristotle 工具能將自然語言證明自動轉為 Lean 形式化程式碼，在 AI 輔助數學研究中扮演關鍵角色。
Erdős 網站維護者布魯姆則對當前大模型的進步速度表示樂觀：“目前被 AI 解決的問題，難度大概相當於一年級博士生水平論文。這仍然令人印象深刻——因為要做到這一點，需要不一般的推理能力。”他還提到，2025 年 10 月前，他嘗試用 ChatGPT 時“只會編造論文，全是幻覺”，但“大約從 10 月起，某種實質性變化發生了”。
誠然，GPT-5.2 Pro 在數學推理上的進步是真實的：它能生成邏輯嚴密、規避常見錯誤的證明，這在一年前不可想象論文。並且，它在系統性挖掘被忽視的長尾問題、輔助文獻檢索與形式化驗證方面展現出實用價值。
但同樣重要的是：不要被社交媒體的選擇性敘事誤導論文。所謂“45 年未解”，很多時候只是45 年無人關注、無人挖掘；1%–2% 的成功率，遠非AI 已掌握數學的訊號。中等及以上難度的 Erdős 問題，目前仍遠超當前 AI 的能力範圍。
參考連結論文：
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