Известный математик Терренс Тао отметил сдвиг в математике от эпохи «дефицита доказательств» к «избытку доказательств» благодаря достижениям в области искусственного интеллекта. Большие языковые модели (LLM) быстро генерируют доказательства, в то время как такие инструменты, как Lean, автоматизируют их проверку. Однако человеческая способность понимать эти доказательства отстает, создавая «несоответствие импеданса». Тао привел в пример задачу Эрдёша, где студент сгенерировал доказательство с помощью ChatGPT за 80 минут, но у самого Тао заняло 24 часа, чтобы проверить и понять его, при этом выявив новые связи в процессе. Тао прогнозирует, что системы академической оценки потребуют перестройки, поскольку понимание, а не генерация доказательств, станет дефицитным ресурсом. Он подчеркивает, что будущее математики будет сосредоточено на способности выбирать правильные задачи, проверять и усваивать результаты, а не просто создавать доказательства. Ожидается, что этот сдвиг повлияет и на другие дисциплины, основанные на доказательствах, такие как теоретическая физика и криптография, поскольку ИИ продолжает трансформировать ландшафт математических исследований.