Двадцать пять обладателей медали Филдса, включая Теренса Тао, Максима Концевича, Андрея Окунькова и Марину Вязовскую, стали первыми подписантами декларации «О серьёзном рассогласовании ИИ и математики». Авторы заявили, что стремление ИИ-компаний решать знаменитые открытые задачи как тест возможностей расходится с целями математического сообщества и может вредить науке. Декларация, публикация Теренса Тао от 11 сентября.

Их претензия не сводится к отказу от ИИ. Для математики важен не только правильный ответ, но и новые идеи, понятное доказательство, связь с прежними работами и обучение следующих исследователей. Массовый выпуск решений оставляет людям проверку и включение результатов в науку, а спешка, по мнению подписантов, создаёт проблемы с атрибуцией и возможным плагиатом. При этом в самой декларации признаётся, что ИИ способен ускорять математические исследования.

Документ не называет OpenAI, но появился через три дня после того, как компания опубликовала ИИ-доказательство по задаче Навье—Стокса. Работа и её формализация в Lean доступны, однако независимая проверка ещё продолжается. Параллельно математик Тристан Бакмастер заявил, что сведения о его совместной работе с Левентом Алпёге дошли до OpenAI до публикации. Компания ответила, что не получала их работу, а проверка показала: запросы Бакмастера к Codex не могли повлиять на использованную систему, в том числе через обучение. Заявление Бакмастера, ответ OpenAI.

Спор уже привёл к практическому результату. OpenAI отозвала спонсорство Mathathon в Калифорнийском технологическом институте после критики со стороны математиков. Организаторы мероприятия отдельно закрепили публикацию результатов на arXiv в проверочном раунде и объяснили, что участники должны сначала проверить и понять полученные доказательства. TechCrunch, ответ организаторов Mathathon.

Декларация не опровергает доказательство OpenAI и не утверждает, что ИИ бесполезен для науки. Она ставит другой вопрос: достаточно ли получить верный результат быстрее человека, если понимание, проверка и сохранение научной культуры остаются на людях. Успешный тест модели в таком случае может одновременно быть математическим достижением и плохо устроенным способом его производства.