Im September erklärte OpenAI, ein unveröffentlichtes Spitzenmodell habe mehr als 100 seit Langem offene Probleme in weiten Teilen der Mathematik gelöst. Als die Erwartungen stiegen, forderte die neu gebildete Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence die Labore auf, Ergebnisse unverzüglich über etablierte akademische Kanäle zu veröffentlichen, Modelle, Prompts und Rechenaufwand offenzulegen und Ergebnisse nicht in Marketing zu verwandeln.¹

Am Dienstag veröffentlichte OpenAI 722 Manuskripte, gegliedert in 372 Familien verwandter Erkenntnisse. Das Unternehmen stellte über ein GitHub-Repository Protokolle für Überarbeitungen und Zitierungen von Arbeiten bereit, zusammen mit Zusammenfassungen der Schlussfolgerungen, Schätzungen zum Rechenaufwand und Statistiken zu bearbeiteten Problemen. Es erklärte, das durchschnittliche Ergebnis habe das Äquivalent von drei Stunden ChatGPT-Pro-Denkzeit verbraucht.¹

Führungskräfte von OpenAI stellten die Veröffentlichung als Teil eines größeren wissenschaftlichen Projekts dar. Greg Brockman bezeichnete sie als einen Schritt „hin zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen und zur Verbesserung der Lebensqualität für alle“. Greg Brockman (gdb)² Allein der Umfang beeindruckte Beobachter: Hunderte von einem unveröffentlichten Modell erzeugte Beweise deuten darauf hin, dass die Mathematik der Programmierung in eine Welt folgen könnte, in der Maschinen keine Neuheit mehr sind, sondern eine Arbeitskraft in Spezialgebieten.³

Doch der Begeisterung steht ebenso große Besorgnis gegenüber. Forschende fragen weiterhin, ob die Ergebnisse tatsächlich originell sind oder stark auf früheren menschlichen Beiträgen beruhen, und ob eine Flut maschinell erzeugter Arbeiten sinnvoll bewertet werden kann. Stephen Wolfram brachte den Einwand gegen Qualität zugunsten von Quantität auf den Punkt: „Man kann leicht eine Billion Theoreme aufstellen. Das Problem ist, dass die meisten dieser Theoreme niemanden interessieren werden.“³

Das Misstrauen ist nicht bloß philosophischer Natur. Frühere Ankündigungen von OpenAI hatten bereits Vorwürfe im Zusammenhang mit unveröffentlichter Arbeit, dem Zuvorkommen und unzureichender Offenlegung der Herkunft von Trainingsdaten ausgelöst. Kritiker befürchten, dass ein wohlhabendes KI-Labor Probleme, denen Forschende ihre gesamte Karriere gewidmet haben, im Wettlauf abarbeiten kann – ohne die akademischen Normen, die Zuschreibung und Überprüfung regeln. Ein Professor beschrieb dieses Vorgehen als die „Art von Dingen, die Mathematiker im Allgemeinen nicht tun werden“. ⁴

Selbst die breitere Online-Reaktion spiegelte diese Vorsicht wider: Elon Musk verstärkte einen Beitrag, der darauf bestand: „Nein, KI hat nicht gerade die Navier-Stokes-Gleichungen gelöst.“Elon Musk (elonmusk)⁵ Die neue Veröffentlichung mag ein außergewöhnlicher technischer Meilenstein sein; ob sie zu einem vertrauenswürdigen Beitrag zur Mathematik wird, bleibt eine menschliche Frage.