Erinnern Sie sich an jene kniffligen Matheaufgaben aus der Schule, bei denen Sie am liebsten Ihren Bleistift weggeworfen hätten? Stellen Sie sich nun Aufgaben vor, die so schwierig sind, dass sie Mathematiker jahrzehntelang vor ein Rätsel gestellt haben.
Paul Erdős, der mehr Fachaufsätze veröffentlichte als jeder andere in der Geschichte der Mathematik, hinterließ bei seinem Tod 1996 Hunderte solcher Rätsel. An diesem Wochenende löste GPT-5.2 Pro eines davon.Neel Somani forderte die KI auf, das Erdős-Problem Nr. 397zu lösen, bei dem es darum geht, ob eine bestimmte Gleichung mit zentralen Binomialkoeffizienten unendlich viele Lösungen besitzt. GPT-5.2 erzeugte den Beweis, das Tool Aristotle formalisierte ihn in Lean (einer Verifikationssprache), und der Fields-Medaillengewinner Terence Tao akzeptierte ihn.
Darum ist das ein Meilenstein
- Es ist Teil einer Welle autonom gelöster Probleme: GPT-5.2 hat nun Problem Nr. 728, Nr. 729 und Nr. 397 geknackt.
- Verifizierte Mathematik: Das Aristotle-System korrigierte Lücken in Beweisen automatisch und erzeugte Lean-verifizierten Code.
- Eigenständiges Schlussfolgern: Anders als beim GPT-5-Streit im Oktober 2025 (bei dem lediglich bereits veröffentlichte Literatur gefunden wurde) sagt Tao, dass es sich um originale Beweise handelt.
Der Haken? Tao betont, dass dies die „am niedrigsten hängenden Früchte“ seien – Probleme, die sich mit Standardtechniken lösen lassen, keine tiefgreifenden Durchbrüche. GPT-5.2 erreicht bei Mathematik auf Wettbewerbsniveau 77 %, aber nur 25 % bei offenen Forschungsfragen, die echte Einsicht erfordern.
Warum das wichtig ist
Für Wissensarbeiter beobachten wir, wie sich KI vom Abgleichen von Mustern hin zur Beweiserzeugung entwickelt. Wenn Modelle jahrzehntealte Probleme autonom lösen können (selbst wenn es sich um geradlinige Aufgaben handelt), ist damit zu rechnen, dass sich diese Entwicklung in allen Bereichen beschleunigt, die logisches Schlussfolgern erfordern: Vertragsanalyse, regulatorische Compliance und technische Optimierung.
Beobachten Sie in den nächsten 6–12 Monaten GPT-5.3 (oder was auch immer als Nächstes kommt) und konkurrierende Modelle von Google/Anthropic dabei, wie sie die verbleibenden etwa 660 ungelösten Erdős-Probleme systematisch angehen.
Wenn Sie mit strukturiertem Problemlösen arbeiten, beginnen Sie damit zu experimentieren, wie diese Modelle mit den „Erdős-Problemen“ Ihres Fachgebiets umgehen – den hartnäckigen Herausforderungen, von denen jeder weiß, die aber niemand gelöst hat.
Anmerkung der Redaktion: Dieser Inhalt erschien ursprünglich im Newsletter unserer Schwesterpublikation The Neuron. Um mehr von The Neuron zu lesen, melden Sie sich hier für den Newsletter an.