OpenAI hat angekündigt, was es drei neue Entdeckungen in harmonischer Analysis, Berechnungskomplexität und Quantenfeldtheorie nennt – und machte die Art ihrer Veröffentlichung sofort zum Teil des Experiments. Sam Altman verstärkte die Ankündigung des OpenAI-Forschers Dan Roberts, der Erkenntnisse aus „Mathematik, Informatik und Physik“ beschrieb.Sam Altman (sama)¹

Das Unternehmen sagt, die Ergebnisse umfassten einen Beweis der lokalen Glättungsvermutung in jeder räumlichen Dimension, mit Folgen für die Kakeya- und die Stein-Restriktionsvermutung; eine behauptete Widerlegung der Exponential Time Hypothesis; sowie ein rigoroses Existenzresultat für Quantenfeldtheorien einschließlich der Quantenchromodynamik. OpenAI versteht die Ergebnisse nicht als fertige wissenschaftliche Arbeiten, sondern als „eine Form roher Forschungsdaten“, die eine Interpretation durch Fachleute erfordern.²

Seine Zeitleiste beginnt mit der berichteten Arbeit der Modelle: OpenAI sagt, es habe das Ergebnis zur harmonischen Analysis am 18. Oktober 2026 erhalten und es am nächsten Tag in Lean formalisiert. Die ETH-Widerlegung sei am 16. Oktober erstellt und am 17. Oktober formalisiert worden. Für die Mathematik veröffentlichte das Unternehmen die Modellausgabe öffentlich, sodass Forschende ihre eigene Prüfung organisieren können.²

Für die Komplexitätstheorie berief OpenAI stattdessen eine externe Gruppe unter Leitung von Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi und Ryan Williams ein und veröffentlichte zugleich den Beweis in natürlicher Sprache sowie die Lean-Formalisierung. Die Gruppe soll die Behauptung prüfen und erläutern, dass ETH – eine Annahme, die in Hunderten von Härteresultaten verwendet wird – falsch ist. Für die Physik werden externe Kooperationspartner die Arbeit zunächst ausformulieren; die zugrunde liegenden KI-Artefakte bleiben vorerst unveröffentlicht.²

OpenAI sagt, es werde keine akademische Anerkennung beanspruchen und die teilnehmenden Forschenden sollten für die von ihnen erstellten Erläuterungen und Arbeiten Anerkennung erhalten. Außerdem betont das Unternehmen, die Gruppen seien unabhängig, freiwillig und könnten ihre Schlussfolgerungen frei veröffentlichen.²

Doch das Unternehmen räumt das zentrale Dilemma ein: Die Auswahl erster „Begleiter“ schafft ein Informationsungleichgewicht. Das AGMAI-Gremium aus Mathematikberatern ging weiter und empfahl, dass KI-Unternehmen keine Personen bestimmen sollten, die Ergebnisse zuerst erhalten, unter Verweis auf „ungleichen Zugang, geliehene Reputation und voreingenommene Auswahl“. ³ Die Durchbrüche mögen von KI erzeugt sein; ob sie zu Wissenschaft werden, hängt von einem weitaus menschlicheren Wettbewerb darüber ab, wer das Verständnis prüfen, erklären und für sich beanspruchen darf.