我们该对学生们说什么？
AI 在数学能力上的快速进展，正迫使学生和学者重新思考：攻读数学博士是否仍然是可行或合乎伦理的职业选择。评论者在两种看法之间权衡：一方面乐观地认为，AI 会成为人类数学家的强大工具，而教学与问题选择仍将属于人类；另一方面担忧会出现“就业末日”，学术前景崩塌，数学沦为小众爱好或智力竞技。更广泛的话题包括：在如此不确定的环境下如何规划 40 年职业生涯、与软件工程动荡的类比，以及学生究竟该拥抱 AI 工具，还是应主动避免帮助那些可能取代他们的系统。
AI 对数学作为职业的影响
- 许多人认为，当前以及不久后的 AI 已经能与大多数数学家竞争，这使数学研究成为一种高风险的职业选择。
- 一些评论者建议：可以为了个人满足感学习数学，但应通过其他领域或数学相关方向（CS、金融、形式化方法、教学）来确保收入。
- 也有人坚持人类数学家仍会有需求，尤其是在选择问题、解释结果和教学方面，但也承认学术界本就拥有过多博士、稳定职位又严重不足。
- 有人担心，来自终身教职教授的乐观职业建议淡化了结构性风险，过于依赖“希望式安慰”（hopium）。
AI 之下数学工作的性质
- 有报告称，AI 系统能迅速解决原本计划为多年项目的问题，有时人类甚至无意发表这些结果。
- 担忧研究会变成“后面附答案的作业”——答案存在于模型中，只是被检索出来，而非被发现，这可能减缓真正知识的积累，并让年轻研究者更难找到有意义的开放问题。
- 关于当前 AI 是仅仅在“凸包”内重组已有想法，还是很快就会产出真正新颖、像“外星”一样的概念，存在争论。
与软件工程及其他领域的类比
- 有人强烈类比软件领域：正如“软件工程不只是写代码”，数学也不只是写证明。
- 对 AI 编程工具的看法分裂：有人说 LLM 仍然不可靠、更多是炒作；也有人说它们已经是日常工作的核心，并部分解释了入门级 CS 招聘的崩塌。
- 更广泛的焦虑是，随着 AI agent 具备完整工作流能力，许多白领岗位（CPA、开发者、数学家）都将面临风险。
教育与 AI 的使用
- 关于学生是否应该使用 LLM，分歧很大：
- 支持方：它是强大的学习辅助工具，像计算器或资料库一样，是保持相关性的关键。
- 反对方：它鼓励“对答案学习”，侵蚀基础能力，并要求不现实的自律；呼吁更多受监考考试。
- 一些人主张抵制前沿模型（尤其是在纯数学中），以保护教育和议价能力；批评者则认为这毫无效果且自我伤害。
更广泛的经济与社会担忧
- 预测差异很大：从“40 年后不会再有职业”到“就业总会像以往一样适应”。
- 围绕 UBI、AI/机器人的所有权，以及一个自动化劳动的世界究竟是乌托邦、反乌托邦，还是“经济黑暗时代”，展开争论。
- 一个反复出现的主题是：如果没有政治和制度层面的变化，单纯的技术建议是不够的。