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在这一期播客中，量子计算学者 Scott Aaronson（曾在 OpenAI 从事 AI 安全研究）认为 AI 已在数学和理论计算机科学领域开启了"奇点"——人类已不再是地球上主要的定理证明实体，领域正被迫重新定义研究、署名与出版的意义。
作者以 AlphaGo 之后围棋界的发展为镜，探讨数学家应如何适应 AI 生成的难以理解的证明：像围棋高手那样转向研究 AI 结果来提升人类集体认知，并接受 AI 让数学知识民主化的未来。
OpenAI 发布了数百个由 AI 生成的高难度数学问题解答，但这些解答未能达到数学与人工智能咨询小组的标准，在形式化、思维链披露和人类可理解性方面存在不足。剑桥大学和国王学院的一篇论文指出，自然语言证明与 Lean 代码之间存在差异。
Hacker News 评论者 Jake Boggan 情绪激动地回顾了 OpenAI 的 openai/math 仓库似乎证明了 Barnette 猜想——这个问题他花了 24 年、数千小时来研究。