10月6日，OpenAI在GitHub上一次性公开了722份由AI生成的数学研究手稿，涉及数百个开放研究问题。两周后，10月22日，菲尔兹奖得主陶哲轩就迅速在《自然》期刊（Nature）官网发表了一篇评论文章，称AI正在让数学从“证明稀缺”走向某种“证明过剩”的时代——这个词在文章中可不是什么褒义词，而更像是一种声讨，意思是AI过快的证明能力破坏了数学研究。
陶哲轩认为，传统数学研究中的“证明”不只是为了获得结果——证明一个假设是对还是错，更重要的是在证明的过程中发现和创造新的知识、获得对世界的进一步理解，并且这个过程中不间断的同行讨论会进一步发酵，酝酿出新的知识和理解，同时也将其传播出去。这个过程可能相当漫长，但它本身就是数学研究的重要组成部 分。
AI强大的数学证明能力完全打破了这个节奏。过去近百年时间里，数学界累积了数百个悬而未决的数学问题，它们同时也是数百个将传统数学家黏合在一起的动力源。然而今年以来，AI只用了几个月时间就声称解决了规模惊人的问题。“AI生成证明的速度远超数学家消化吸收的速度。”陶哲轩说，这种生成能力直接让“证明过剩”变成了“证明消化不良”。
陶哲轩对AI的态度转变令不少人意外，因为在此之前，他一直都是数学领域最积极、最公开的AI使用者之一。早在2023年6月，他在试用GPT-4后曾声称，到2026年，AI在结合工具和前人成果之后，会成为数学研究中“值得信赖的合著者”。
可能就连陶哲轩也没想到，仅仅3年时间，AI就让一切过剩了。而这种过剩和消化不良其实已经出现在各个领域。
