Der jüngste Bruch folgt auf OpenAIs frühere Behauptung, das Navier-Stokes-Problem gelöst zu haben, eine Herausforderung des Millennium-Preises. Diese Ankündigung führte zu Vorwürfen, das Unternehmen sei akademischen Normen vorausgeeilt und habe möglicherweise von der laufenden Arbeit von Forschenden profitiert – ein Vorwurf, den OpenAI bestritt. Die Episode ließ ein auf langsamer Prüfung aufgebautes Fachgebiet gegenüber einem gut finanzierten Außenseiter, der sich mit dem Tempo des Silicon Valley bewegt, misstrauisch werden.¹

Im September forderte die neu gegründete Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence (AGMAI) KI-Labore dazu auf, Ergebnisse unverzüglich über etablierte Kanäle zu veröffentlichen, Modelle, Prompts und Rechenkosten offenzulegen und Forschungsmitteilungen nicht in Marketing zu verwandeln. Ihre Warnung war deutlich: Unternehmen sollten „davon absehen, die Veröffentlichung mathematischer Ergebnisse als Marketinginstrumente zu behandeln.“²

Dann veröffentlichte OpenAI am Dienstag 722 Manuskripte aus 372 Ergebnisfamilien und erklärte, ein internes Spitzenmodell habe die Arbeiten erstellt. Das Unternehmen sagte, es habe die Empfehlungen von AGMAI berücksichtigt; OpenAI-Präsident Greg Brockman bezeichnete das Vorhaben als Schritt „hin zu einer Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen und zur Verbesserung der Lebensqualität für alle.“Greg Brockman (gdb)³

Der Umfang beeindruckte selbst Skeptiker. Ein Bericht über die Veröffentlichung erklärte, sie zeige, dass die Fortschritte der KI wahrscheinlich in neue spezialisierte Fachgebiete übergreifen würden, ähnlich wie es Programmiertools bereits getan hätten. Stephen Wolfram hielt jedoch dagegen: „Man kann leicht eine Billion Theoreme erzeugen. Das Problem ist, dass die meisten dieser Theoreme niemanden interessieren werden.“⁴

Die Überprüfung ist nun der unmittelbare Test. Bis Donnerstag hatte OpenAI Lösungen zu mindestens drei Problemen nach offenkundigen Fehlern zurückgezogen, während nur einige Beweise für die maschinelle Prüfung formalisiert worden waren.¹ Kritiker sagen, die Veröffentlichung bleibe weiterhin hinter AGMAIs Maßstab zurück, menschliches Verständnis sicherzustellen: Nur 10 von 719 Manuskripten enthielten Modellbegründungen, und Berichten zufolge waren 42 % nicht formalisiert worden.⁵

Für Befürworter könnte der automatisierte formale Beweis Mathematiker davon befreien, neue Konzepte zu verfolgen. Für Kritiker beginnt die harte Arbeit erst, nachdem die Antwort des Modells vorliegt: einen behaupteten Beweis in Wissen zu verwandeln, dem die breitere Fachdisziplin vertrauen, das sie lehren und weiterentwickeln kann.