被广泛认为是当今在世最优秀的纯数学家的 UCLA 数学家 Terence Tao 表示，AI 消耗该领域宝贵开放问题的供给的速度，已经超过研究人员发现新问题的速度。Tao 昨日在 Mastodon 上发文警告称，尽管 AI 能够快速生成解答，但它正通过耗尽未来取得突破所需的生态系统，威胁数学的长线健康。

Tao 的担忧源于近期的先例：5 月，OpenAI 的模型推翻了有着 80 年历史的 Erdős 单位距离猜想，而 Anthropic 的 Claude 在几天内独立解决了该问题。本周，Anthropic 将有数百年历史的费马大定理证明形式化，OpenAI 则解决了一个存在 90 年的问题。Tao 提议将某些问题标记为“需分析”，这样缺乏推理过程解释的正确答案就只能算价值有限，从而将重点从纯粹的解题速度转向理解。