OpenAI und Google DeepMind stachen vergangene Woche beim Weltfinale des International Collegiate Programming Contest in Baku, Aserbaidschan, hervor: Die Modelle von OpenAI lösten alle 12 Aufgaben des weltweit bedeutendsten Programmierwettbewerbs für Studierende.
Anwesend war OpenAI-Forschungsleiter Ahmed El-Kishky, der mit unseren Kollegen von The Neuron in einem Podcast-Interview sprach über den Sieg und darüber, was OpenAI aus dem Wettbewerb gelernt hat.
OpenAIs Vorbereitung auf den Wettbewerb
Generative KI hat im vergangenen Jahr deutliche Fortschritte in Wettbewerbsmathematik und -programmierung gemacht. Frühere Versionen wie GPT-4 schnitten so schlecht ab, dass ihre Versuche den für die Wettbewerbe verwendeten Sandbox-Computer zum Absturz gebracht hätten, sagte El-Kishky.
In diesem Jahr „waren die Leute nervös“, bemerkte El-Kishky mit Blick auf das kleine OpenAI-Team, das nach Aserbaidschan gereist war.
Dennoch waren die Voraussetzungen ganz anders als 2024. Die Forschenden hatten die Modelle, die sie für den Wettbewerb einsetzen würden, bereits vorab trainiert – darunter auch Modelle, die auf Reinforcement Learning basierten.
Eine Woche vor der Veranstaltung absolvierte das Team einen Probelauf und „verbrachte lange Nächte damit, sicherzustellen, dass alles funktioniert“, sagte El-Kishky.
Zwei Modelle bearbeiteten die Aufgaben: GPT-5 und ein experimentelles Reasoning-Modell, das nicht öffentlich verfügbar ist.
GPT-5 im Vergleich zu einem neuen Reasoning-Modell
„In diesem Fall wussten wir, dass GPT-5 sehr weit kommen kann, aber wir wollten es nicht dabei belassen“, sagte El-Kishky. „Wir wollten auch testen, wie gut Reasoning-Modelle abschneiden. Also probierten wir beide aus.“
Beide Modelle versuchten mehrfach, die Aufgabe zu lösen. Das experimentelle Reasoning-Modell entschied, welche Lösung eingereicht werden sollte. GPT-5 war schneller, aber das experimentelle Modell war leistungsfähiger. GPT-5 konnte die letzte Aufgabe nicht abschließen, das experimentelle Modell schaffte es jedoch im zweiten Versuch.
Der Wettbewerb war ein interessantes Beispiel für Aufgaben, die für Menschen schwierig, für eine KI aber nicht unbedingt so schwierig sind – und umgekehrt, sagte El-Kishky.
Er zeigte außerdem, wie weit die Reasoning-Fähigkeiten von KI inzwischen reichen. Reasoning-Modelle und Modelle mit Reinforcement Learning funktionieren besser, weil sie dem menschlichen Problemlösungsprozess ähneln, erklärte El-Kishky.
„Wenn man ein schwieriges Problem hat, gibt kein Mensch sofort eine Antwort“, sagte er. „Wenn ich dich bitten würde, eine vierstellige Zahl mit einer fünfstelligen Zahl zu multiplizieren, würdest du mir nicht augenblicklich eine Antwort geben.“
Der Durchbruch war das Reinforcement Learning, also die Fähigkeit, „nachzuahmen, wie ein Mensch solche Probleme durchdenkt. Die Modelle probieren Dinge aus, schlagen vielleicht falsche Wege ein, die in Sackgassen enden, und korrigieren dann ihren Kurs“, sagte El-Kishky.
Programmierwettbewerbe bieten die Möglichkeit, den Fortschritt der KI zu messen
Im Einklang mit OpenAIs Leitbild sagte El-Kisky, der eigentliche Zweck von KI-Modellen bestehe darin, das menschliche Wissen zu erweitern, und nicht darin, Programmierwettbewerbe zu gewinnen.
„Die Wettbewerbe sind nicht wirklich ein Ziel an sich“, sagte El-Kishky. „Sie sind gewissermaßen nur eine Möglichkeit, den Fortschritt zu messen.“
Das im Wettbewerb eingesetzte experimentelle Modell wird nicht für die Öffentlichkeit freigegeben, aber die dahinterstehende Forschung könnte eines Tages auf andere Modelle und schließlich auch auf ChatGPT angewendet werden.
Modelle darin zu unterrichten, autonom zu programmieren, ist für das Unternehmen insgesamt ein wichtiges Forschungsthema, bemerkte El-Kishky. OpenAI will KI-Agenten entwickeln, die eigenständig arbeiten können – über Tage, Wochen oder Monate hinweg.
Mehr von El-Kishky
Hört euch das vollständige Interview von The Neuron mit El-Kishky an, das unter anderem Einblicke in die Arbeit bei OpenAI und Details zu weiteren Wettbewerben bietet, an denen Mitarbeitende teilgenommen haben.
Im Fokus: eine weitere Folge des Podcasts The Neuron: Microsofts KI-Chef Mustafa Suleyman erläutert seine Vision für die Zukunft der künstlichen Intelligenz und die damit verbundenen Verantwortlichkeiten. Seine Äußerungen könnten die Erwartungen der Branche an Innovation und Governance prägen.