Los modelos de inteligencia artificial han estado resolviendo rápidamente problemas matemáticos de larga data, con los agentes de Open AI resolviendo el problema de Navier-Stokes en 88 horas y resolviendo más de 100 problemas en matemáticas. Este progreso ha generado preocupación entre los matemáticos, incluyendo a 27 medallistas Fields que emitieron una declaración conjunta afirmando que resolver problemas famosos abiertos no es el objetivo—estos problemas sirven como "puntos de referencia y faros" que guían la comprensión conceptual. Terence Tao, uno de los firmantes, advirtió sobre el "saqueo" de las matemáticas, argumentando que la IA podría destruir el ecosistema matemático al eliminar los problemas que los jóvenes investigadores necesitan para entrenar.

Los matemáticos aplicados como Steven Strogatz y Alex Townsend advierten que el proceso humano de prueba y error es esencial para el progreso, señalando que ceder la comprensión a las máquinas podría ser costoso. Mientras algunos ven la postura de los matemáticos como protección gremial, los autores enfatizan la distinción entre matemáticas puras y aplicadas, argumentando que la historia muestra cuán dañino sería abandonar la intuición humana a favor de soluciones automatizadas.