Nhà toán học nổi tiếng Terence Tao đã nhấn mạnh sự chuyển đổi trong toán học từ thời kỳ "khan hiếm bằng chứng" sang "thừa bằng chứng" do sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AI). Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang nhanh chóng tạo ra các bằng chứng, trong khi các công cụ như Lean tự động hóa việc xác minh. Tuy nhiên, khả năng của con người trong việc hiểu các bằng chứng này lại chậm hơn, tạo ra một sự "khớp nối trở kháng". Tao đã lấy ví dụ về bài toán Erdős, nơi một sinh viên đã tạo ra một bằng chứng bằng cách sử dụng ChatGPT trong 80 phút, nhưng Tao mất 24 giờ để xác minh và hiểu nó, đồng thời phát hiện ra những kết nối mới trong quá trình đó. Tao dự đoán rằng các hệ thống đánh giá học thuật sẽ cần được tái cấu trúc, vì việc hiểu, thay vì tạo ra bằng chứng, sẽ trở thành nguồn tài nguyên khan hiếm. Ông nhấn mạnh rằng tương lai của toán học sẽ tập trung vào khả năng chọn đúng vấn đề, xác minh và tiếp thu kết quả, thay vì chỉ đơn thuần tạo ra bằng chứng. Sự chuyển đổi này dự kiến sẽ ảnh hưởng đến các ngành dựa trên bằng chứng khác, như vật lý lý thuyết và mật mã học, khi AI tiếp tục biến đổi bối cảnh nghiên cứu toán học.