施密特在X平台发布消息称，GPT-5首次在无人为干预的情况下独立解决了一道尚未的数学难题。他提到，GPT-5给出的解决方案十分精妙，意外的是，它采用的并非传统解题路径，而是融合了代数几何多个分支的技术手段。目前该成果还在等待同行评审。近期，包括数学界知名学者陶哲轩在内的人士，也分享了人工智能对数学研究有助益的相关案例。
最终的论文呈现了多种形态的人机协同成果：包含GPT-5（基础模型，非Pro版本）与Gemini 3 Pro生成的证明内容、Claude撰写的文本段落，还有借助Claude代码及ChatGPT 5.2完成的正式精益证明。作为透明化AI归属标注的尝试，论文中每个段落都明确标注了人工创作或AI生成的属性，同时附上了对应的提示词以及对话记录链接。
透明度固然重要，但不应演变为繁琐的规章制度。
施密特的方法具备较高的透明度与可追溯性，任何人都能查验哪些想法源于人类、哪些出自人工智能。不过该方法存在弊端：对每个段落进行详细标注较为耗时，当AI逐渐成为日常工具时，这种做法或许会变得不切实际。透明度固然关键，但不应演变为官僚主义。
人类输入与AI输入的界限并非始终清晰。究竟是谁撰写了这个提示？又是谁在筛选和调整输出结果？这类模式或许难以在其他科学领域中实现迁移。
或许科学首先需要回应一个更为根本的问题：贡献究竟源于纯粹的人类、人类借助人工智能的协助，还是仅仅来自人工智能本身——而后者是否有可能在脱离人类意愿的前提下存在？
