作者是Xena项目的Kevin Buzzard，他观察到人工智能的最近进展——特别是能够解决人类难以达到问题的语言模型——在数学界引发了强烈的情感反应。他使用Elisabeth Kübler‑Ross的五阶段悲伤理论来描述这些反应，指出许多数学家正经历否认、愤怒、讨价还价或抑郁，因为他们觉得这是对珍贵的人类活动的威胁。在否认阶段，他引用了人类数学协会，该组织旨在保护数学作为人类活动，并提供“无AI”承诺，提到菲尔兹奖得主Peter Scholze拒绝使用AI。愤怒出现在如“proofs and prompts”网站等平台上，其中数学家如Vlad Lazic的帖子表达了沮丧。讨价还价阶段由数学与人工智能咨询小组代表，该小组发布了建议，呼吁AI实验室停止在专有模型上测试高级问题，并负责任地发布结果，同时支持人类理解。抑郁则通过个人轶事得以说明：一位教职员工发现Navier–Stokes的新闻“极其令人沮丧”，一位博士后考虑离开研究，以及一位博士生在聊天机器人一击解决引理后质疑他们工作的目的。

超越悲伤框架，Buzzard指出了关于数学目的的更深层分歧。他对比了Thurston的观点——即该领域的价值在于通过证明获得的人类理解——与Hardy的视角，即数学作为艺术以及对持久名声的渴望。作者自己承认他对AI的潜力感到兴奋，但坦言他的动机更倾向于定理计数而非深入理解，他呼吁OpenAI公开其模型生成的定理，认为透明度将使社区能够验证并在其基础上构建结果，而不是重复劳动。他承认尚不确定AI是否不久也会提供解释，留下了如果机器既能解决又能阐明数学真理，社区将如何适应的问题。

Buzzard以乐观的展望作为结论，指出时间将检验他的观点经得起多久，并重申他的公开信，敦促OpenAI直接将其定理集合倾倒给世界。他建议，一旦这些结果公开，人类可以逆向工程并理解它们，从而无需重新证明机器已经知道的内容。这一立场反映了他相信证明的价值在于其实用性以及构建新知识的能力，而非任何孤单的理解行为，这也凸显了在保持传统数学实践与拥抱AI变革力量之间的持续张力。