一个没有数学博士学位的23岁年轻人，只花了一个下午，让AI帮他解决了一个困扰世界顶级数学家60年的问题。陶哲轩说："这次AI的方法，人类之前完全没想到。"这不是AI第一次"做题"，但可能是第一次真正让数学界服气。

事件回顾

4月24日，Scientific American报道了一个震惊数学圈的消息：一位名叫Liam Price的23岁年轻人，只用ChatGPT（GPT-5.4 Pro），解决了一个困扰数学界60年的Erdős问题。

问题本身：什么是"原始集"（Primitive Sets）？

简单说，如果一个集合里没有任何数能整除另一个数，这个集合就叫"原始集"。比如所有质数就是一个典型的原始集——因为质数除了1和自身，没有任何因数。

Erdős在1960年代提出了一个关于原始集的猜想，涉及到"原始集分数"（Erdős Sum）的上限问题。这个猜想多年来难倒了一大批顶尖数学家。

Price是怎么做到的？

根据报道，Price在一个月黑风高的周一下午，闲着没事把Erdős问题网站上的题目随手丢给ChatGPT，想看看AI能给出什么答案。他原本只是抱着"玩一玩"的心态。

结果ChatGPT真的给出了一个证明。更重要的是——这个证明用的方法，是之前所有数学家都没有想到的。

Price把他的"成果"发给了他在剑桥大学读数学本科二年级的朋友Kevin Barreto。Barreto意识到这不是普通的AI输出，立刻联系了专家。

然后，世界顶级数学家、UCLA教授陶哲轩（Terence Tao）看到了这个证明，他的评价是：

"这次有点不一样。因为之前确实有人研究过这个问题，人类研究者们在一个关键节点上集体走错了方向。而AI避开了那个错误。"

斯坦福大学的数学家Jared Lichtman也参与了验证。他告诉Scientific American："问题可能比大家想的要简单，但人类就是有某种思维定式卡在那里。"

为什么重要

1. AI"悟"到了人类没想到的方法

之前很多AI解决数学问题的案例，数学家们的评价往往是"AI只是把已有方法用得更熟练"或者"AI的方法其实有漏洞"。

但这次不一样。陶哲轩明确说AI用了一个"全新方法"。这意味着，AI不是在重复人类已知路径，而是在某种程度上的"创造"。

2. 非专家反而有优势

Price不是数学家，甚至没有受过高级数学训练。正因为如此，他没有"专家的包袱"——不会下意识地认为"这个问题太难了不可能这么解"。

这给所有AI创业者的启示是：当你用AI工具时，勇气比经验更重要。很多传统行业的老手反而被自己的"专业直觉"束缚，不敢把问题交给AI。

3. 真正的"AI+人类协作"范本

这不是"AI替代人类"，也不是"人类指挥AI"。这是人类提问题、AI探索解法、人类验证和传播的完美协作链。

Price提问题，ChatGPT探索，Barreto判断价值，陶哲轩验证和背书——四个角色缺一不可。

1. 用AI做事，胆子要大一点

很多人用AI的心态是"验证AI说得对不对"，而不是"让AI帮我探索我不知道的东西"。Price的成功在于他愿意把一个完全未知的问题扔给AI，而不是只在"自己有把握"的领域用AI。

2. 找到你的"Kevin Barreto"

Price自己说不上为什么这个问题能被解决。但他的朋友Barreto能判断这个证明的价值。在AI时代，判断力比知识更值钱。你需要有人能识别出AI输出的金子。

3. 选对AI工具很重要

Price用的是ChatGPT Pro订阅，能访问最新的GPT-5.4 Pro模型。这不是免费版能做到的。在AI工具上省钱，可能正在让你错失"解决60年难题"的机会。

4. 热门问题不等于有价值的问题

Erdős问题网站上有大量题目，AI解决了很多，但大多数"只是把已知方法用得更熟练"。真正有价值的是那些"方法全新"的问题。如何判断AI的输出是真正的创新还是高明的重复？这是下一个创业机会。

如果你在各行各业：找你们领域最难、最久而未决的问题，用最先进的AI模型尝试攻克。不要自我设限"AI肯定不行"
如果你做内容创业：这是一个绝佳的选题——"普通人+AI=解决世界难题"，天然具有传播性。但要小心：数学界也有人对这类报道持保留态度（之前有AI"解决"Erdős问题的报道后来被证明有问题），确保引用权威专家的评论
如果你在选AI工具：这次案例说明，顶级模型的推理能力差异可能远大于你想象的。花更多钱用最新模型，可能是值得的