Les modèles d'intelligence artificielle ont rapidement résolu des problèmes mathématiques de longue date, avec les agents d'Open AI ayant résolu le problème de Navier-Stokes en 88 heures et résolu plus de 100 problèmes dans les mathématiques. Ce progrès a suscité des inquiétudes parmi les mathématiciens, incluant 27 médaillés Fields qui ont publié une déclaration conjointe affirmant que résoudre les problèmes ouverts célèbres n'est pas l'objectif—ces problèmes servent de « repères et de phares » guidant la compréhension conceptuelle. Terence Tao, un signataire, a mis en garde contre le « décapage » des mathématiques, arguant que l'IA pourrait détruire l'écosystème mathématique en éliminant les problèmes dont les jeunes chercheurs ont besoin pour s'entraîner.

Les mathématiciens appliqués comme Steven Strogatz et Alex Townsend avertissent que le processus humain d'essais et d'erreurs est essentiel pour le progrès, notant que céder la compréhension aux machines pourrait être coûteux. Bien que certains considèrent la position des mathématiciens comme une protection de corporation, les auteurs insistent sur la distinction entre les mathématiques pures et appliquées, arguant que l'histoire montre à quel point il serait dommageable d'abandonner l'intuition humaine au profit de solutions automatisées.