O renomado matemático Terence Tao destacou uma mudança na matemática, passando de uma era de "escassez de provas" para um "excesso de provas" devido aos avanços da IA. Grandes modelos de linguagem (LLMs) estão gerando provas rapidamente, enquanto ferramentas como o Lean automatizam a verificação. No entanto, a capacidade humana de compreender essas provas fica para trás, criando uma "incompatibilidade de impedância". Tao usou o problema de Erdős como exemplo, onde um estudante gerou uma prova usando o ChatGPT em 80 minutos, mas Tao levou 24 horas para verificar e entender a prova, revelando novas conexões no processo. Tao prevê que os sistemas de avaliação acadêmica precisarão ser reestruturados, já que entender, e não gerar provas, se tornará o recurso escasso. Ele enfatiza que o futuro da matemática se concentrará na capacidade de escolher os problemas certos, verificar e assimilar os resultados, em vez de apenas produzir provas. Essa mudança deve impactar outras disciplinas baseadas em provas, como a física teórica e a criptografia, à medida que a IA continua a transformar o cenário da pesquisa matemática.