著名问题历来充当着地标和灯塔，人们以此为参照衡量对这片疆域理解的进步。解决其中一个问题，一直是新洞见和有趣方法的确凿标志，随后数学家群体会通过漫长而艰苦的报告、讨论和简化过程对其加以研究。在这一过程的尽头，理想情况下这些成果会以教科书的形式呈现，任何研究生甚至本科生都可以学习。有些数学思想还会走得更远，在数十年乃至数百年后，成为全人类都能理解并使用的工具。
数学界在许多方面如同一部微缩的人类社会。它由采用各种不同方法的个体组成，因核心价值观而联结。我们这一行最宝贵的资源是学生和思想，我们以极大的关怀培育它们。我们有责任让它们充分发挥潜力，直到它们能在数学世界中独立地生存。对于学生，我们常常建议他们研究某些问题，核心意图是培养技能，使其为研究及其他领域的发展做好充分准备。而我们的思想则通过报告、私下讨论和严谨的书面阐述来传播，并将它们与前人的思想相连接。这些过程无一例外需要时间，并以人际互动为基础。
近几个月来，AI在解决重大数学问题上的成功甚至登上了数学圈以外的头条新闻。但解决问题只是实现概念性理解与洞见这一首要目标的工具和替代指标。在AI的世界里忘记这一点，可能会让工具反噬首要目标。事实上，以越来越快的速度批量生产“真/假”命题，可能不是为新思想注入生命力，反而会毁掉滋养思想的沃土。
这些解法常常被仓促公布，没有时间进行规范的书面阐述、提炼新方法和思想，以及引用他人的相关前期工作。与所有创造性职业一样，这引发了严重的署名和剽窃问题。此外，如果没有数学家愿意承担将这些思想加以发展并融入数学典籍的工作，AI构思出的思想将永远不会真正鲜活，数学家之间关键的人类传承链条也将断裂。
我们正目睹对智力工作的普遍威胁：AI使用的产出与其初衷之间出现了错位。在许多领域和活动中，多年的训练传统上不仅是为了产出最终答案或产品，更是为了培养理解力以及提出新问题、新思想的能力。然而，建立在人类大量前期工作之上的AI系统，正变得越来越能够直接产出这类工作的成果，这些目标因此不再一致。数学界现在面临的问题与其他科学和创造性职业面临的问题相似，并预示着全人类可能面临的问题：如何确保在AI改变工作方式的同时，我们不忘记这项工作最初所要达成的目标。
AI有潜力增强和加速真正的数学研究 与理解。数学作为一门职业，将需要从多个方面适应这些变化。然而，这些变化最终是造福这一领域还是产生破坏性影响，将在很大程度上取决于掌控这项新技术的人类的决策。
这些问题必须得到紧急处理——在数学界内部、在开发这些技术的公司之中，以及在更广泛的社会层面，因为社会将在许多其他形式的智力工作中遭遇类似的问题。