많은 사람들이 최고 성능 모델이 이제 수학에서 가장 어려운 문제들에서 인간을 크게 능가한다는 사실을 깨닫기 시작하고 있다. 이는 수학자라는 존재의 기반을 크게 흔들어 놓았으며, 많은 교수들이 이를 자신의 정체성에 대한 실존적 위협으로 느끼고 있다.

물리학, 화학, 공학 등 많은 과학 분야는 수학만큼 '깨끗하지' 않지만, 적어도 이론·계산 연구에서는 이들 분야가 다음 순서라고 작성자는 주장한다. 과학자가 중요한 문제를 선별하는 판단이 필요하다는 점에서 이들 분야가 다르다는 지적이 있지만, LLM 스스로 중요한 문제를 식별하고 개념을 연결하는 새로운 방식을 찾아내며 워크플로를 실행할 수 있다는 연구도 이 분야에서 진행되고 있기 때문이다.

게다가 과학적 창의성과 판단력의 기준은 애초에 넘기 어려운 높은 문턱이 아니다. 과학 연구에서 논문을 발표하는 교수의 80~90%는 어차피 파생적인 연구만 하고 있기 때문이다.

결국 전 세계 학계와 학술 연구는 앞으로 약 5년 안에 완전히 다른 모습이 될 것이다. 다만 실험 연구의 경우 로봇이 숙련도와 비용 면에서 아직 수준에 미치지 못해 진전이 훨씬 더디다는 점은 예외다.

그럼에도 불구하고 이론·계산 분야에서 학술 연구자로 일하는 사람들에게는 이미 수학자들에게 닥친 것과 유사한 실존적 위험이 다가오고 있다.