OpenAI zufolge half ein noch nicht veröffentlichtes KI-Modell dabei, mehr als 700 Manuskripte zu über 370 mathematischen Themen zu verfassen. Die Erstellung jedes Manuskripts dauerte durchschnittlich drei Stunden. Die im Oktober veröffentlichten Arbeiten haben unter Mathematikern eine Debatte darüber ausgelöst, wie KI-generierte Forschung bewertet und verbreitet werden sollte.

Zu den Themen gehört die Riemannsche Vermutung, ein berühmtes ungelöstes Problem im Zusammenhang mit Primzahlen. OpenAI hat sie nicht bewiesen, und auch frühere Arbeiten von Anthropic konnten das Problem nicht lösen, obwohl ihre Ergebnisse als Fortschritt auf dem Gebiet beschrieben wurden.

Die Association for Human Mathematics, die von Mathematikern aus aller Welt gegründet wurde, kritisierte den Umfang der Veröffentlichung von OpenAI. Mehr als 700 Dateien auf einmal zu veröffentlichen, belege keine wissenschaftliche Kompetenz, argumentierte sie, sondern könne vielmehr eine Machtdemonstration sein.

Ein zentrales Problem ist, dass mathematische Forschung mehr umfasst als die Ermittlung einer richtigen Antwort. Die Deutsche Mathematiker-Vereinigung (DMV) sagt, KI-Systeme priorisierten tendenziell Ergebnisse, während Forscher auch die Methoden und Überlegungen schätzten, die zu ihnen führen. Demian Nahuel Goos von der Humboldt-Universität zu Berlin sagte, ein Beweis könne für sich genommen nur wenige Erkenntnisse bieten.

Forscher haben außerdem Fragen zur Überprüfung aufgeworfen: Wer kann eine derart große Menge an Arbeiten kontrollieren, wie wurden die Ergebnisse erzielt und beruhen sie möglicherweise auf falschen Annahmen? Die DMV warnte, KI-Systeme könnten auf vorhandenes Material zurückgreifen, das noch nicht von Fachleuten geprüft wurde, und erklärte, die Verwendung der Arbeit anderer ohne angemessene Quellenangabe verstoße gegen wissenschaftliche Normen. In einem separaten Streit um eine mathematische Lösung erklärten zwei Mathematiker, dass ihre Beiträge übergangen worden seien.

Die Debatte hat auch Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf den offenen Austausch und auf Nachwuchsforscher geweckt. Der DMV-Präsident Jürg Kramer sagte, einige Forscher hätten aufgehört, ihre Ergebnisse online zu veröffentlichen. Dies könne den Fortschritt verlangsamen und die Diskussion innerhalb der mathematischen Gemeinschaft einschränken, warnte er. Christian Hesse, Mathematikprofessor in Stuttgart, sagte der Deutschen Presse-Agentur, die Promotionsforschung müsse sich möglicherweise verändern, wenn KI Probleme in wenigen Minuten lösen könne, an denen Studierende jahrelang gearbeitet hätten. Künftige Arbeiten könnten sich stärker darauf konzentrieren, Fragen zu entwickeln, Mathematik zu verstehen und Ergebnisse kritisch zu bewerten, sagte er.

Einige Mathematiker haben die Fortschritte begrüßt. Hesse bezeichnete OpenAIs Arbeit in der Mathematik als sensationell, betonte aber, dass die Beweise weiterhin auf Korrektheit und Originalität überprüft werden müssten. Er argumentierte, die Schwächen der KI seien kein Grund, das Fach vor Veränderungen abzuschirmen. Robert Lange, KI-Forscher und Gründungsmitglied des in Japan ansässigen Unternehmens Sakana AI, wies darauf hin, dass es in der Debatte um Grundlagenforschung gehe, bei der der Weg dazu, Erkenntnisse zu einem öffentlichen Gut zu machen, vergleichsweise lang sei.

Die DMV schlug vor, dass wissenschaftliche Verlage eine wichtigere Rolle übernehmen könnten, indem sie Arbeiten veröffentlichen, die ein Peer-Review-Verfahren bestanden haben. Hesse wandte sich gegen die Abhängigkeit von Bezahlschranken und sagte, Wissenschaft beruhe auf Austausch statt auf Ausschluss. OpenAI erklärte, das Unternehmen wolle die Grenzen des menschlichen Wissens erweitern und seine internen Modelle in Mathematik und anderen Wissenschaften bewerten, um Werkzeuge zu entwickeln, die diese Fachgebiete voranbringen.

Für Hesse besteht die tiefere Herausforderung darin, zu entscheiden, was mathematisches Verständnis bedeutet: Ein korrekter Beweis ist nicht notwendigerweise dasselbe wie zu verstehen, warum eine Aussage gilt, welche Zusammenhänge sie offenbart oder welche Fragen sie aufwirft. Er glaubt, dass KI die Mathematik nicht abschaffen wird, aber einen Teil der Arbeit übernehmen und die Annahmen darüber infrage stellen könnte, wie unverzichtbar menschliche Mathematiker sind.

Quellen: t3n.