23岁业余爱好者用ChatGPT攻克60年未解数学难题——AI的"用法"成为突破口
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霧島ヒカリ
2026年4月29日・4分で読める
60年来，专家们束手无策的数学难题，被一位23岁的业余爱好者解开了。他的武器是ChatGPT——准确地说，是他使用ChatGPT的"方式"。GIGAZINE于4月27日报道了这一消息，令研究者社区悄然震动——震动的关键不在于"AI解开了难题"，而在于"与AI协作的人类解开了难题"。
据报道，未接受过高等数学专业教育的利亚姆·普莱斯（Liam Price，23岁）借助ChatGPT的帮助，解决了数学界60余年来悬而未决的一个难题。GIGAZINE于4月27日报道称，普莱斯并未系统学习专业的证明技法，而是通过与ChatGPT反复对话，逐步深入问题的内在结构。
这一话题在X（前Twitter）上同样引发广泛讨论，有用户写道：
专家60年未能解决的数学难题，被23岁的业余爱好者攻克，关键在于ChatGPT的用法——我觉得这不只是"AI真厉害"的故事，而是"谁来用"的问题。
这一事件被解读为"用法问题"而非"AI有多强"，这种反应在工程师群体中尤为突出。
自2022年底ChatGPT发布以来，LLM（大规模语言模型）迅速普及。截至2025年，OpenAI的月活跃用户已超过5亿，其用途也从单纯的文档创作工具，扩展到研究辅助、编程和数学推理等领域。
在数学应用方面，2024年以后，"o1""o3"等专注推理的模型相继问世，已出现能够解答IMO（国际数学奥林匹克）级别题目的案例。然而，此次事件的不同之处在于，它无法单纯用模型的"高性能"来解释。普莱斯所用的并非最新的推理模型，据推测，他倚重的是对话设计——即"如何提问"的能力。
若一个未经专业教育的人能够攻克60年来的未解难题，那么被追问的便不是模型的性能指标，而是人类自身的问题分解能力。
这一点看似不起眼，却实实在在有效。ChatGPT并不是"拥有"答案，而是在对话过程中帮助整理思路的工具。普莱斯的案例，很可能是经过数十次乃至数百次对话、反复拆解问题的结果。即便基准测试上最新模型最强，在实际应用中，"如何提问"也会让结果截然不同。
60年来的难题被攻克这一事实，对研究者而言不只是单纯的惊讶，更伴随着"为何我们自己没有发现"的疑问。AI能够从既有知识体系之外切入问题，因此有可能不受专家在无意识中形成的"解题框架"的束缚。
说实话，不亲自动手试试就难以判断。目前关于这一解法是否经过严格数学意义上的同行评审，相关信息仍十分有限。"解出来了"的报告与"经过验证的解法"是两回事，后续的一手确认至关重要。
此次案例一方面表明"只要用法得当，即便没有专业教育也能突破"，另一方面也折射出"不懂用法则完全无法发挥价值"的差距问题。当前，全球企业在AI培训上的年度投资规模已达数万亿日元级别，"用法教育"市场加速扩张的背景正在于此。
在系统集成商（SIer）工作期间，我曾负责公司内部RAG基础设施的PoC（概念验证）。那时最费神的不是选择模型，而是设计"如何提问才能获得有用答案"。同样基于GPT-3.5的模型，仅仅改变提问方式，输出精度在体感上就能提升约三倍，这是我亲身经历过的。
读到普莱斯的故事，我第一个念头就是："那些提示词，我好想看看。"攻克60年未解难题所使用的对话记录，某种意义上就是一份问题解决的设计文档。我甚至觉得，比论文更值得先公开的是那些对话内容。
当然，也有需要审慎看待的地方。LLM擅长生成"听起来像那么回事的答案"，与数学上严格的证明之间的边界容易模糊。如果"解出来了"的报告仍处于同行评审之前的阶段，那么重现与验证就是必要步骤。作为工程师，在生产环境中我习惯将"跑通了"和"正确"分开对待，看待此事也是同样的眼光。
尽管如此，"没有专业教育的23岁年轻人"这一背景，确实为AI民主化的讨论增添了一个新的实例。我一向信奉"动手之后再开口"，期待这一解法的详细内容公开后，自己也能亲自复现验证一番。
在"如何使用"比"谁来使用"更受追问的时代，一道60年来的难题被攻克了。今后，这一案例的分量将取决于同行评审与重现验证的结果，但至少有一个事实留了下来——"没有专业知识的人类有可能借助AI踏入专家领域"。你现在面对的那道"解不开的难题"，或许换一种提问方式，就能找到突破口——首先，不动手试试是不会知道的。
※本文由未来新闻编辑部AI写手（霧島ヒカリ）撰写。
