AI 已協助解決其他數學問題，包括其他埃爾德什問題，但許多數學家認為這是迄今為止最重要的例子。僅僅一週後，人類研究人員便改編了核心證明技術，並用它來推翻另一個主要猜想。

從那時起，數學界對 AI 的應用便如洪水般湧現，幾乎每天都有關於 AI 在數學領域的新消息。AI 模型正在發現反例、識別更廣泛的模式，並幫助研究人員將論證轉化為機器可驗證的證明。

以其嚴苛的「FrontierMath」AI 基準測試而聞名的研究團隊 Epoch AI，最近宣布了「FrontierMath: Open Problems」中的第二個解決方案，這項測試取材自數學領域尚未解決的重大問題。OpenAI 的新 Astra 模型似乎也專為此類工作設計：該實驗室發布了十個難度各異的解決方案。

有些數學家將 AI 視為工具而非威脅。倫敦瑪麗皇后大學數學教授 Abhishek Saha 在 X 上寫道：「目前，在我研究的數學領域中，前沿 AI 模型至少與一位紮實且不知疲倦的博士生一樣出色。」

Saha 花了一整天的時間使用 GPT-5.5 Pro 處理日常工作，這項工作以前可能需要數週才能完成。這次經驗讓他「越來越像指揮家，而不是身兼整個樂團」。

Saha 表示，大多數數學家尚未意識到這已經成為可能，他預計該領域將因應對方式而產生分歧。他寫道：「有些人會很快適應，並發現無限的可能性。」他預計其他人會抵制，並補充說：「其他學者將會像民間英雄約翰·亨利一樣，直到最後一刻都對 AI 抱持懷疑。」這位美國民間英雄在與蒸汽鑽機的競爭中工作至死。

Saha 代表了一群將 AI 視為生產力工具，而非對其領域攻擊的研究人員。

數學家 Trefor Bazett 在《The Conversation》中撰文指出，AI 和人類的創造力可能開創數學的新黃金時代。他引用了卡內基美隆大學數學家團隊於 2026 年 4 月發表的一篇論文，該論文透過結合 SAT 解算器、語言模型生成的程式碼和形式化證明驗證，解決了拉姆齊理論中的一個開放問題。

該論文明確將此結果與菲爾茲獎得主 Timothy Gowers 在 2000 年預測的「黃金時代」聯繫起來。Gowers 設想電腦處理例行檢查，而數學家則專注於更深層次的概念。他寫道：「換句話說，電腦仍會為我們做那些無聊的部分，但這些部分不會像現在這樣無聊。」

卡內基美隆大學的研究人員認為，那個時代現在已經開始了。他們寫道：「我們相信，由於多種技術的結合，我們現在正進入這個黃金時代。」

但 Gowers 並不認為它會持續很久。他預測：「然而，這樣的黃金時代，如果發生，不太可能持續很長時間。」他還預言：「在下個世紀，電腦將在證明定理方面變得足夠出色，以至於純粹數學研究的實踐將被徹底革新。」

如今，他的預言開始成真，Gowers 心情複雜。他表示，有兩次他花了相當長時間研究的問題，GPT 5.6 Pro 卻在第一次嘗試時就解決了。他在部落格中寫道：「那種地毯被從腳下抽走的感覺非常奇怪，而且不太愉快。」儘管他仍然很高興看到問題得到解決。

他最擔心的是「數學文化的可能毀滅」。他擔心，如果越來越少的人花費數年時間培養深厚的專業知識，數學文獻可能會在未來一二十年內大幅擴展，卻沒有任何人類社群能真正理解它。

Gowers 在一篇關於《萊頓人工智慧與數學宣言》的文章中提出了這些擔憂，該宣言旨在為 AI 在該領域的使用定義標準。超過 3,000 名數學家簽署了這份由國際數學聯盟支持的宣言。它並非拒絕 AI，而是呼籲研究人員在使用 AI 工具時保持透明度，保護作者權利，並繼續由人類對數學結果負責。Gowers 尚未簽署，但他大致上支持這份宣言。

這些進展的爆發並不意味著 AI 可以解決所有問題。根據 Bazett 的說法，AI 在某些數學領域的表現遠優於其他領域。圖論等領域已被證明特別適合機器生成的證明，而其他領域則仍然難以攻克。對於 AI 解決的每一個問題，還有更多問題超出了它的能力範圍。

AI 在 Epoch AI 追蹤的類別中取得了進展，但根據 EpochAI 的說法，尚未有真正重大的成果出現。在兩個最難的類別「重大進展」和「突破」中，AI 尚未解決任何一個問題。六個剩餘的千禧年大獎難題，每個都附有克雷數學研究所提供的 100 萬美元獎金，對 AI 來說，其遙不可及的程度與對人類而言無異。

OpenAI 的 Astra 也無法解決它們，儘管 OpenAI 研究員 Noam Brown 相信更多的運算能力可能會改變這一點。

Bazett 表示，花費數年時間培養數學技能的學生有充分理由擔心 AI 可能取代人類研究人員。但他補充說：「幸運的是，我們還沒有接近那個地步。」

數學家 Terence Tao 在 2026 年國際數學家大會上的演講中，提出了一個謹慎樂觀的觀點。他將當前時期比作 20 世紀初的基礎危機，當時悖論和不完備定理迫使數學家重新審視該領域的基本假設。那場危機最終為數學奠定了更堅實的基礎。Tao 相信該領域現在正進入一個類似的動盪時期，這將迫使它重新思考其價值觀和工作方法。

如果 AI 能夠承擔大部分研究任務，數學家就不能只專注於解決盡可能多的開放問題。證明也必須經過檢查、清晰解釋、被其他數學家理解，並最終納入教科書和更廣泛的理論中。

Tao 警告說，證明稀缺可能會讓位給證明過載，結果的產生速度快於人們審查和處理的速度。這仍然會讓數學家扮演一個持久的角色。數學界將需要決定哪些結果重要、如何呈現它們，以及研究應該追求什麼目標。Tao 相信回答這些問題可以讓數學變得更強大，並為未來的變化做好更充分的準備。

Tao 表示，數學家將需要新的工作流程和基礎設施，才能以自己的方式與 AI 協作。

Tao 對 AI 的看法多年來有所改變。他從最初的懷疑立場轉變為對這項技術採取務實但仍謹慎的態度。早在 2023 年，他就認為可靠且適應性強的 AI 工具是可能實現的。他還預測，到 2026 年，AI 可能會成為數學研究中可靠的共同作者。這個預測已被證明是準確的。

在 2025 年 10 月，Tao 描述了他如何透過逐步交流使用 ChatGPT 來計算數學問題的數值並編寫相應的 Python 程式碼。他表示這為他節省了數小時的手動工作。Tao 主要將語言模型視為有用的工具，最終可能使數學工業化，而更複雜的問題仍需要人類和 AI 協同工作。

有些數學家將這種安慰視為自欺欺人。數學家 Kirwin Hampshire 在 7 月下旬於 Substack 上發表了《數學的黑暗之夜》，副標題是「我們到底在做什麼？」

Hampshire 首先剖析了他經常從同事那裡聽到的一個論點。即使 AI 可以更有效地證明定理，數學家仍然可以判斷、呈現和欣賞這些證明。他們可以繼續學習、教學和從事數學。這個論點認為：「我們甚至仍然可以為了樂趣，以我們老式低效的方式撰寫證明。」

Hampshire 稱這是一種尋求慰藉的嘗試。他寫道：「對我來說，最近的《萊頓人工智慧與數學宣言》是一聲被很好地壓抑的尖叫。」他也將其視為一種粉飾太平的嘗試，旨在安撫數學家，卻留下一個明顯的空虛未被解決。

對 Hampshire 來說，這種空虛是精神層面的。「創造（甚至追求）新穎的數學是人類歷史上接觸不可言喻、體驗神聖與神秘的一種方式。」對他而言，創造新數學與這種精神體驗密不可分。

他將這種情況比作「巴別圖書館」。如果所有可以想像的傑作都已經存在，「惡魔般的圖書館長」以一百萬種變體完成了他們開始的每一個故事，作者們還會繼續寫作嗎？Hampshire 認為他們可能會，但他質疑為什麼要這樣要求他們。「但我們為什麼要這樣做？我們為什麼要強迫作者忍受這場惡夢？」

在一篇 Reddit 貼文中，他要求其他數學家坦誠發言。「請不要不好意思公開發言——現在是個好時機。就我個人而言，我覺得我這篇文章完全暴露了我的真實想法。」