لقد تمكنت نماذج الذكاء الاصطناعي من حل المشكلات الرياضية الطويلة الأمد بسرعة، حيث حلت وكلاء Open AI مشكلة نافير-ستوكس في 88 ساعة وحلوا أكثر من 100 مشكلة في الرياضيات. وقد أثار هذا التقدم قلقًا بين الرياضيين، بما في ذلك 27 حائزًا على ميدالية فيلدز الذين أصدروا إعلانًا مشتركًا stating أن حل المشكلات المفتوحة الشهيرة ليس الهدف—هذه المشكلات تخدم كـ "معالم ومنارات" توجه الفهم المفاهيمي. وحذر تيرنس تاو، أحد الموقعين، من "التعدين السطحي" للرياضيات، مجادلًا بأن الذكاء الاصطناعي قد يدمر النظام البيئي الرياضي عن طريق إزالة المشكلات التي يحتاجها الباحثون الشباب للتدريب. وحذر الرياضيون التطبيقيون مثل ستيفن ستروجاتز وأليكس تاونسند من أن عملية التجربة والخطأ البشرية ضرورية للتقدم، مشيرين إلى أن تسليم الفهم للآلات قد يكون مكلفًا. بينما يرى بعض أن موقف الرياضيين هو حماية النقابة، يؤكد المؤلفون التمييز بين الرياضيات البحتة والتطبيقية، مجادلين بأن التاريخ يُظهر مدى الضرر الذي سيحدثه التخلي عن الفهم البشري لصالح الحلول الآلية.