Am Montag veröffentlichte der NYU-Mathematiker Tristan Buckmaster eine Arbeit, die zeigte, dass eine vereinfachte Form der Navier–Stokes-Gleichungen zusammenbrechen könnte, nach fast einem Jahr Arbeit mit dem Anthropic-Forscher Levent Alpöge und öffentlichen KI-Modellen. Die Fortschritte des Paares nutzten einen Ansatz, der mit Diego Córdoba und Luis Martínez-Zoroa verbunden ist – einen Weg, den andere Experten für vielversprechend gehalten hatten.¹

Dann kündigte OpenAI an, dass eine Gruppe von Agenten einen Beweis für das vollständige Millennium-Preis-Problem erstellt habe, das fragt, ob Gleichungen zur Beschreibung von Flüssigkeitsströmungen Singularitäten entwickeln können. Das Unternehmen erklärte, die Agenten hätten ein Modell der nächsten Generation verwendet, das leistungsfähiger als GPT-6 Astra sei.Lilian Weng (lilianweng)² OpenAI plant nicht, den mit 1 Million US-Dollar dotierten Preis des Clay Mathematics Institute zu beantragen, doch der Umfang des Vorhabens unterstrich die wachsende Kluft zwischen akademischen Forschern und Spitzenlabors: Etwa 10.000 Agenten liefen 88 Stunden lang gleichzeitig, wobei Schätzungen die Rechenkosten zwischen 10 Millionen und 40 Millionen US-Dollar verorten.³

Die Feier verwandelte sich schnell in einen Streit um die Anerkennung. Buckmaster sagte, OpenAI-Mitarbeiter hätten entweder koordinierte Veröffentlichungen oder eine Zusammenarbeit an einer Arbeit angeboten, die Alpöge wegen seiner Anthropic-Zugehörigkeit ausschließen würde; OpenAI bestritt, dass Agenten oder Mitarbeiter auf die Transkripte des Paares zugegriffen hätten. Das Unternehmen hat jedoch erklärt, es könne die Möglichkeit nicht vollständig ausschließen, dass de-identifizierte Daten aus der Produktnutzung seine Modelle verbessert hätten.¹ Sam Altman verteidigte das Verhalten des Teams und sagte, das anfängliche Verständnis sei gewesen, dass die anderen Forscher das Problem ebenfalls gelöst hätten und OpenAI „zusammenarbeiten und eine gemeinsame Veröffentlichung machen“ wollte.Sam Altman (sama)⁴

Kritiker bleiben unüberzeugt. Ein von Yann LeCun verstärkter Repost beglückwünschte Buckmaster und Alpöge zur Entwicklung der KI-gestützten Techniken und lobte OpenAI dann sarkastisch dafür, keine „guten Kundentranskripte unerschlossen zu lassen“. Yann LeCun (ylecun)⁵ Kürzlich bezeichnete der Mathematiker Andreas Thom OpenAIs Unterscheidung zwischen direktem Zugriff und de-identifizierten Trainingsdaten als irreführend: „De-Identifizierung mag einen Namen entfernen; sie entfernt nicht den intellektuellen Gehalt einer mathematischen Idee.“⁶

Der Streit ist nun größer als ein einzelner Beweis. Akademiker fürchten, dass undurchsichtige, finanzstarke KI-Labore private Forschungssignale in entscheidende Vorteile umwandeln können – und menschliche Mathematiker weder über die Rechenleistung noch über die Anerkennung verfügen, um mitzuhalten.