El autor, Kevin Buzzard del Proyecto Xena, observa que los recientes avances en inteligencia artificial—especialmente los modelos de lenguaje que resuelven problemas fuera del alcance humano—han provocado fuertes respuestas emocionales dentro de la comunidad matemática. Aplica las cinco etapas de duelo de Elisabeth Kübler‑Ross para caracterizar estas reacciones, señalando que muchos matemáticos están experimentando negación, ira, negociación o depresión ante lo que perciben como una amenaza a una empresa humana apreciada. En la etapa de negación, menciona la Asociación para las Matemáticas Humanas, que busca proteger las matemáticas como actividad humana y ofrece un «compromiso libre de IA», citando la negativa del medallista Fields Peter Scholze de usar IA. La ira aparece en plataformas como el sitio «proofs and prompts», donde publicaciones de matemáticos como Vlad Lazic expresan frustración. La etapa de negociación está representada por el Grupo Asesor sobre Matemáticas e Inteligencia Artificial, que publicó recomendaciones instando a los laboratorios de IA a dejar de probar problemas avanzados en modelos propietarios y a publicar los resultados de manera responsable, mientras apoya la comprensión humana. La depresión se ilustra mediante anécdotas personales: un miembro del cuerpo docente que encuentra las noticias sobre Navier–Stokes «extremadamente deprimente», un posdoctorado que considera abandonar la investigación y un estudiante de doctorado que cuestiona el propósito de su trabajo después de que un chatbot resolvió un lema de un solo golpe.

Más allá del marco del duelo, Buzzard destaca una división más profunda sobre para qué sirven las matemáticas. Contrapone la visión de Thurston—que el valor del campo reside en la comprensión humana obtenida a través de las pruebas—con la perspectiva de Hardy de las matemáticas como arte y un deseo de fama duradera. El propio autor admite estar entusiasmado con el potencial de la IA, pero confiesa que su motivación se inclina más hacia el conteo de teoremas que hacia la comprensión profunda, y pide a OpenAI que publique públicamente los teoremas que sus modelos han generado, argumentando que la transparencia permitiría a la comunidad verificar y construir sobre los resultados en lugar de duplicar esfuerzos. Reconoce incertidumbre sobre si la IA pronto también proporcionará explicaciones, dejando abierta la cuestión de cómo la comunidad se adaptará si las máquinas resultan capaces tanto de resolver como de esclarecer verdades matemáticas.

Buzzard concluye con una perspectiva optimista, señalando que el tiempo dirá envejecen bien sus opiniones, y reitera su carta abierta instando a OpenAI a simplemente volcar al mundo su colección de teoremas. Sugiere que, una vez publicados los resultados, los humanos podrían ingeniería inversa y comprenderlos, eliminando la necesidad de reprobar lo que ya saben las máquinas. Esta postura refleja su creencia de que el valor de una prueba radica en su utilidad y en la capacidad de construir nuevo conocimiento, más que en cualquier acto aislado de comprensión, y subraya la tensión continua entre preservar las prácticas matemáticas tradicionales y abrazar el poder transformador de la IA.