9月4日，有“统计学诺贝尔奖”之称的考普斯奖得主、美国开放人工智能研究中心 （OpenAI）研究员、美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学教授苏炜杰在社交媒体上宣布，借助GPT6 Astra 内部版本，将孪生素数领域素数间隔距离的上界降至186。目前这篇38页的论文公布在OpenAI的网站上。

《中国科学报》：这一研究沿用了数学家提出的多维筛法，这个方法的核心是什么？

苏炜杰：这次是延续张益唐先生的有界素数间隔研究路线，即要求两个数都是真正的素数，但允许间距大于2。2013年，张益唐先生取得重要突破，他证明存在无穷多对素数，其间距不超过7000万。几个月后，英国牛津大学教授詹姆斯·梅纳德引入多维筛法，把上界降到600；陶哲轩也发展了相关方法。2014年，由陶哲轩等人推动的Polymath合作项目进一步将上界降到246。

在这条研究路线中，研究者采用的核心工具正是梅纳德和陶哲轩发展的Maynard–Tao多维筛法和素数在算术级数中的分布估计。前者构造权重，后者帮助我们严格计算这些权重的效果。其中真正困难的，是设计出足够有效同时又能够被严格分析的权重。

《中国科学报》：AI在这一方法框架内给出了一个关键步骤，从而帮助推进研究。AI究竟是如何做到的？

苏炜杰：就这次而言，GPT-6 Astra的Agent能力，即持续组织推导、编程、计算和检验，对最终达到186至关重要。它不只完成了某一步推导，也把多个研究环节持续衔接起来。

这一研究中的关键步骤是，AI在互补的因子分解条件下，给出了一种名为三重稠密可整除的全新约束条件。筛权展开后，真正需要控制的是两组除数合并产生的最小公倍数。AI让这两组除数的分解条件相互补充，保证合并后的模数具有所需的稠密可分性。直观地说，一组除数中的小素因子可以帮助另一组容纳较大的素因子，从而使合并后的数仍能按所需的尺度分解，扩大筛权的可用范围。再与后续的修正项和数值优化结合，得到最终结果。

不过，不能据此推断，沿着同一条路线就能使上界继续下降，比如降到100以内。无条件地推进到个位数，会对现有的多维筛法提出本质改进。

《中国科学报》：在这个过程中，数学家还是主导者吗？

苏炜杰：就这次尝试而言，我的角色是辅助性的。我了解这一问题的背景和既有的技术路径，但要在已有框架上做出实质性创新，已超出了我的专业能力范围。最终突破246的新技术思路，以及后续的外部数值验证，均由AI独立完成。我只向AI提了简单的prompt（提示词），AI的数学证明能力还远没有到极限。

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