黎曼猜想作为数学界主要未解问题之一，已存在150多年，是关于素数分布的长期谜团。目前虽有100万美元悬赏用于寻找该猜想的通用有效证明，但至今无人领取。
当代AI模型同样无法彻底解决这一问题——但它们取得的进展可能远超预期，这一发现很可能重新引发关于“当代AI能否发现新科学和数学思想”的长期争论。
周一，Anthropic宣布其尚未发布的模型在黎曼猜想上取得重大进展，显著提高了该猜想成立的下界解范围。
更令人印象深刻的是取得进展的方式：一名没有深厚数学背景的Anthropic员工提示模型“认真尝试”证明该猜想，随后让模型在接下来的1.5天内自主协调任务。
总体而言，该模型测试了650种不同的解题思路，协调了60个子智能体，总共消耗了3100万个输出token。
论文脚注解释道：“在60个子智能体中，2个负责开发关键数学思想，13个贡献想法，30个尝试（但未成功）开发新思想，13个担任验证者检查论证正确性，最后2个协助撰写初始论文。”
这一发现得到了Anthropic内部两位数学家的确认，并使用开源证明助手Lean进行了形式化验证。
这是由大型语言模型（LLM）引领的一系列数学突破中的最新一项。今年以来，多个埃尔德什问题已被AI模型解决；随着更强模型的发布，成果愈发显著。OpenAI最近发布了其内部“Astra”模型证明的10项重大结果，而Anthropic的另一项研究则推翻了长期存在的雅可比猜想。
日益增多的研究成果在数学界引起了兴奋与担忧。在一项于六月签署的公开声明中，一群著名数学家提出担忧，认为人工智能可能会削弱该领域的核心价值——特别是真正的数学证明应当“归属于特定作者，由他们为发现争取荣誉并为其正确性承担责任”这一标准。
但数学界对于如何应对这些新技术仍存在分歧。菲尔兹奖得主蒂莫西·高沃斯（Timothy Gowers）在回应声明的博客文章中质疑，人工智能的影响是否可能以更复杂且积极的方式改变数学。
高沃斯写道：“如果我们到达一个数学定理不再与数学家相关联的世界，这或许并不比‘星星不以天文学家命名，且大多数根本没有名字’这一事实更具问题性。”