劍橋大學數學家、菲爾茲獎得主蒂莫西·高爾斯（Timothy Gowers）近期使用ChatGPT 5.5 Pro進行一項實驗，將數論中的公開難題交由AI處理，結果令人震驚。他將加法數論學者Mel Nathanson提出的問題輸入模型，僅17分鐘後，AI便提出一個理論上最優的二次上界構造法，遠優於人類已知的指數級上界。此成果達到了博士論文水準，且全程無需Gowers提供數學指導。

實驗進一步升級，Gowers讓AI處理更複雜的k重求和集直徑問題。AI不僅改進了現有上界至亞指數級，更原創性地提出『k-解離集合』構造，並在後續驗證中展現嚴謹邏輯。麻省理工學院（MIT）研究者Isaac Rajagopal審閱後認為，其論證不僅逐行正確，思路也具創新性。整個過程中，Gowers僅扮演協調角色，數學工作全由AI完成。

此結果引發學術倫理與教育危機的討論。arXiv已拒絕AI生成內容，傳統期刊也難以處理此類成果歸屬問題。Gowers憂心，博士生的入門路徑正被AI碾平——過去適合新手的練手難題，如今AI可在數十分鐘內解決。這迫使數學教育必須重新思考價值定位：與其競爭『解題』，不如強化『理解證明』與『提出問題』的能力。

與此同時，另一位菲爾茲獎得主陶哲軒提出『證明消化』理論，認為AI雖能生成與驗證證明，但『真正理解』證明背後的結構與意義，仍是人類不可替代的核心能力。他警告，若過度依賴AI消除所有『自然難度』，將導致『證明消化不良』，如同把食物打成流體直接灌入胃中，失去咀嚼與領悟的過程。這不僅是數學危機，更是對人類智能本質的提問。