수학자 Daniel Litt는 AI가 인간보다 수학을 잘한다는 가정 아래에서도 논문과 정리 수만 보상하면 연구가 정체될 수 있다는 사고실험을 제시했습니다. 비슷한 난제에 계산과 인력이 중복 투입되고, 선점 경쟁이 진행 중인 연구 공유를 위축시키며, 결과를 이해하지 않는 연구자가 보상받을 수 있다는 주장입니다. 이는 미래 예측이나 AI 성능의 입증이 아닙니다. Matt Baker의 관련 글도 정리 생산과 인간의 이해 및 교육을 구분해야 한다고 강조해, 두 글의 핵심은 AI 거부가 아니라 연구 평가와 학습 구조의 재설계입니다.