AI 攻克 79 年数学悬案：OpenAI 此次是突破还是重演？

5 月 21 日，OpenAI 投下了一枚重磅炸弹。

并非 GPT-5，亦非 Sora，也非那些炫目的多模态大模型——而是一款通用推理模型，它悄无声息地破解了一道困扰数学界长达 79 载的几何谜题。

平面单位距离猜想，即 Erdős Unit Distance Problem，由匈牙利数学巨匠保罗·厄多斯于 1946 年提出，至今无人能解。直至昨日，一位 AI 宣称：我破解了。

OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼在 X 平台转发了此消息，并附言引人遐想："心情很复杂。"

复杂？我阅后的感受同样错综。一方面惊叹人类认知边界再次大幅拓展，另一方面不禁怀疑——这莫不是重蹈覆辙，上演"发现答案却早已存在于论文中"的闹剧？

莫急，此次确有所不同。且这不同之处，恰恰是最令人细思极恐所在。

许多人见"数学猜想"四字便欲划走，但我劝君留步，因该问题描述之简单，小学生亦能理解，其难度之深，连菲尔兹奖得主亦感棘手。

问题如下：在平面上给定 n 个点，你最多能构造出多少对"距离恰好为 1"的点对？

听起来似乎极易？宛如你在纸上随意点几个点，随后清点距离恰好为 1 厘米的点对数量。

然而当 n 增大时，此问题便显得极度诡异。厄多斯在 1946 年提出猜想：n 个点所能形成的单位距离对数，大致介于 n 的 1 至 1.5 次方之间，具体而言应与 n 乘以 log n 成正比。

79 年光阴。整整 79 载。数学家们运用组合几何、代数几何、图论、傅里叶分析等各类手段轮番出击，却始终未能彻底证明或推翻该猜想。

此题难度几何？不妨说，厄多斯本人是 20 世纪著作等身的数学家之一，一生发表超 1500 篇论文，提出百余猜想。而"平面单位距离猜想"，正是他遗留的最顽固难题之一。

故而当 OpenAI 宣称"我们的 AI 已解决它"时，便可知此事何等震撼。

言及此处，我须先予提醒，因 OpenAI 在此事上曾有"前科"。

七个月前，OpenAI 前副总裁 Kevin Weil 在 X 平台高调发文："GPT-5 找到了 10 个此前未解的 Erdős 问题解法！"

当时那条帖子引爆网络，评论区满是"AI 将取代数学家"的狂欢。

结果呢？打脸速度之快令人咋舌。

很快便有数学家指出，GPT-5 所谓的"解"，不过是在既有学术文献中检索到了早已被人类证明的答案。它并非在"解决"问题，而是在"搜索"答案。这就好比询问 ChatGPT"1+1 等于几">，它答"2"——你能据此说它解决了哥德巴赫猜想吗？

谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 率先开炮，Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 紧随其后，两位 AI 界巨头联手嘲讽，Weil 最终只能默默删帖。

更有趣的是，当时出面定性 Weil 那条帖子为"严重误导"之人，正是多伦多大学数论学家 Thomas Bloom。

而这一次，Thomas Bloom 的名字再次出现在 OpenAI 的发布名单中。但此次，他非为打假而来，而是来盖章认证的。

这般剧情反转，着实比电视剧更为精彩。

与七个月前那次"只动口不动手"不同，此次 OpenAI 的操作可谓滴水不漏。

公司在发布 AI 证明的同时，附上一份由多位顶尖数学家联署的"companion paper"——伴随论文。请注意，这并非 OpenAI 自行撰写的论文，而是独立数学家们撰写的审查报告。

联署名单容我逐一宣读，诸位可感受一下此阵容之震撼：

首位，菲尔兹奖得主、剑桥大学教授 Timothy Gowers。菲尔兹奖为何物？数学界的诺贝尔奖，四年一届，其含金量无需多言。

次位，普林斯顿大学数学家 Noga Alon。组合数学领域的绝对权威，Erdős 合作者之一，对此题理解之深，恐超过地球 99.9% 的人。

第三位，多伦多大学数论学家 Arul Shankar。印裔数学家，数论与算术几何方向的顶尖专家。

第四位，Thomas Bloom。正是上次将 Weil 定性为"严重误导">的那位狠角色。此次他亲自审查了 AI 的证明，并确认其成立。

这四位数学巨擘，独立审查了 AI 给出的证明，结论为：证明成立，逻辑自洽，无懈可击。

诸君，这绝非 OpenAI 自吹"我行我行我真的行"，而是数学界最顶尖的一批人站出来宣告"它真的行"。

这两种"行">的分量，完全不可同日而语。

证明发布后，整个数学圈与 AI 圈皆为之震动。

奥特曼的反应最为耐人寻味。他在 X 平台转发消息时写道"心情很复杂"。请细细品味此言。若仅是普通技术突破，他或许会写"proud"或"amazing"。但他写的是"复杂"。

复杂在何处？我猜，大概是那种"我亲手释放之物，连我自身亦不完全理解"的复杂。这并非谦虚，而是实情。当你的 AI 能解决连菲尔兹奖得主都头疼了 79 年的难题时，身为 CEO，说不紧张纯属假话。

而 Timothy Gowers 的反应，则是最真实的"数学家式震惊"。

这位菲尔兹奖得主直接将此事定性为"AI 数学的里程碑"。随后他发出一条帖子，原文大意我为大家翻译如下：

"若你是一名数学家，则在继续阅读前，或许需确保自己已坐下。"

此言堪称经典。试想，一位菲尔兹奖得主，一位历经无数大场面的顶级数学家，在目睹 AI 证明后，第一反应竟是让你"坐稳再看"。

这绝非夸张，而是一位老数学家面对新时代时，最真实的生理反应——双腿发软。

我知许多人心中仍存问号。毕竟上次教训太过深刻，谁又知晓此次是否又在"检索文献答案"？

我的判断是：此次大概率属实。理由有三。

其一，审查阵容过于强大。上次 Weil 发帖时，有谁背书？无。仅是 OpenAI 自说自话。此次呢？菲尔兹奖得主亲自联署，且包括上次打假的 Thomas Bloom。你觉得这些人会拿自身学术声誉为 OpenAI 充当托儿吗？绝不可能。他们敢签字，便说明他们确实审阅过，确实验证过，确实认为无误。

其二，此次解决的不是"找到答案"，而是"给出新证明"。上次 GPT-5 所为，本质是检索——在既有文献中查找答案。而此次，AI 给出的是一个全新证明过程，一种人类从未设想过的证明思路。二者差距，犹如"抄袭作业"与"独立解题"之差。

其三，Gowers 的反应不似作伪。若此证明存在明显漏洞，以 Gowers 之水平，他绝不可能联署。他不仅联署，更言"AI 数学的里程碑"。你可以不信 OpenAI，但很难不信一位菲尔兹奖得主的判断。

当然，我亦非断言此事已百分百板上钉钉。数学证明审查乃漫长过程，历史上不乏"众皆以为对，十年后却发现 bug"之案例。但至少在当下这一时间节点，所有可调用的顶级数学资源均站在了"可信"一方。

跳出此事本身，我想探讨一个更宏大的议题。

过往我们对 AI 的期待为何？写文案、绘图、编程、做客服。本质上皆为"工具">层面之事。

而今，AI 开始涉足"创造">层面之事。它并非在既有知识库中检索答案，而是在生成人类从未设想过的证明。

这意味着什么？意味着 AI 或许不仅是一个"超级搜索引擎"，它可能真具备某种形式的"数学直觉"。

你可不喜此结论，但无法否认此趋势。

Gowers 称此为"AI 数学的里程碑"，我觉得他尚言得保守。这或许不仅是 AI 数学的里程碑，更可能是人类智识史的分水岭。

试想，79 年。从 1946 年至 2025 年，多少天才数学家在此题上撞得头破血流。如今一个 AI，以一种人类全然未想的方式，将其解开。

你可称这是人类胜利，因 AI 乃人类所造。但你亦不得不承认，此种胜利方式，多少令人五味杂陈。

奥特曼言"心情很复杂"，我觉得他说得极是。

七个月前，OpenAI 在 Erdős 问题上栽了大跟头，遭整个学术圈群嘲。

七个月后，同一家公司，同一问题，以截然不同的方式，携菲尔兹奖得主联署背书，将答案拍在世人面前。

此次，OpenAI 未翻车。不仅未翻车，甚至可能翻越了一座高山。

而我们每一个人，无论数学家抑或普通吃瓜群众，皆在见证一个历史性时刻：AI 首次在纯数学领域，做出了人类无法企及之事，并经由人类最顶尖大脑之验证。

至于未来 AI 能行多远？老实说，我不知。但我知道的是，自今日起，无人再能轻易言"AI 仅是工具"。

它或许是工具，但它是一个已开始自行制造工具的工具。

此区别，远超你想象。