Wisst ihr noch, als eine KI, die eine Mathematikolympiade gewann, noch eine große Sache war?
Elf der weltbesten Mathematiker (darunter ein Fields-Medaillengewinner) hielten das für ein Kinderspiel. Also entwickelten sie First Proof, eine Sammlung von zehn unveröffentlichten Mathematikproblemen auf Forschungsniveau, die direkt aus ihrer eigenen Arbeit stammten, und gaben der KI eine Woche Zeit, sie zu lösen.
Der Haken: Keines dieser Probleme war jemals im Internet aufgetaucht. Keine Abkürzungen durch Trainingsdaten. Kein Erkennen von Mustern. Nur unverfälschtes mathematisches Schlussfolgern.
OpenAIs Chief Scientist Jakub Pachocki sagt , dass ein internes, unveröffentlichtes Modell wahrscheinlich mindestens fünf der zehn Probleme gelöst hat (ursprünglich waren sechs behauptet worden, eine Angabe wurde jedoch zurückgenommen). Zum Vergleich: Öffentlich verfügbare KI-Modelle wie ChatGPT und Gemini konnten nur zwei lösen. Irgendwo aktualisiert gerade ein fest angestellter Mathematikprofessor nervös sein LinkedIn-Profil.
Das macht die Sache bedeutsam:
- Die Probleme waren tatsächlich schwierig. Sie erstreckten sich über zehn verschiedene Teilgebiete – von der algebraischen Topologie bis zur symplektischen Geometrie – und jedes einzelne hatte die Mathematiker, die es verfasst hatten, Wochen bis Monate gekostet.
- Es gab eine echte, aber begrenzte menschliche Kontrolle. OpenAI versorgte das Modell nicht mit Beweisstrategien. Experten überprüften jedoch die Ausgaben und baten das Modell, einige Antworten ausführlicher zu erläutern.
- Das alles geschah innerhalb einer Woche. Pachocki nannte es einen „chaotischen Sprint“ und sagte, die Methodik „lasse sehr zu wünschen übrig“. Übersetzt: Stellt euch vor, was passiert, wenn sie es wirklich versuchen.
Und das war an diesem Tag nicht einmal OpenAIs einziger Coup. Am selben 13. Februar veröffentlichten sie ein physics preprint, in dem GPT-5.2 eine Formel für Gluon-Wechselwirkungen vorschlug, die Physiker jahrzehntelang für unmöglich gehalten hatten. Forscher aus Harvard und Cambridge bestätigten sie. Ein Professor der University of California, Santa Barbara, bezeichnete sie als „Forschung auf Zeitschriftenniveau, die die Grenzen der theoretischen Physik voranbringt“.
Wie Ethan Mollick es ausdrückte: Der Wandel von „KI kann keine Wissenschaft betreiben“ zu „Natürlich betreibt KI Wissenschaft“ wird demselben Muster folgen wie jeder andere KI-Übergang. Zuerst der Hype, dann die Skeptiker, dann die stille Einführung … und schließlich beginnen die Durchbrüche wie Dominosteine zu fallen.
Die nächste Runde der First-Proof-Probleme erscheint am 14. März. Und diesmal wird OpenAI nicht unvorbereitet sein.
Anmerkung der Redaktion: Dieser Inhalt erschien ursprünglich im Newsletter unserer Schwesterpublikation The Neuron. Weitere Beiträge von The Neuron könnt ihr hier für den Newsletter abonnieren.