25 Träger der Fields-Medaille gegen die KI-Konzerne - berühmte Probleme sind kein Benchmark

Angefangen hat es mit einem Gerücht, das sich als falsch herausstellte. Im Netz hieß es, zwei der Millennium-Probleme seien gelöst, also prüfte OpenAI, ob das eigene System das auch könne. Das Unternehmen setzte rund 10.000 parallel arbeitende Agenten auf die Navier-Stokes-Gleichungen an und hatte 88 Stunden später, am Samstag, dem 5. September, einen Beweis dafür, dass eine Strömung mit glattem Geschwindigkeitsfeld in endlicher Zeit eine Singularität erzeugen kann. Die Formalisierung dauerte weitere 17 Stunden. Die Ankündigung kam am 8. September, der Beitrag des Unternehmens auf X wurde mehr als 73 Millionen Mal aufgerufen. Das Gerücht betraf unterdessen etwas anderes: Levent Alpöge und Tristan Buckmaster arbeiteten an den Euler-Gleichungen mit äußerer Kraft, und das ist kein Millennium-Problem.

Drei Tage später erschien im Blog von Terence Tao eine Erklärung, unterzeichnet von 25 Trägern der Fields-Medaille. Die Medaille wurde 1936 zum ersten Mal verliehen, seit 1950 wird sie alle vier Jahre vergeben, an höchstens vier Personen gleichzeitig und ausschließlich an Mathematiker unter vierzig. In der gesamten Geschichte haben sie 68 Menschen erhalten. Unterschrieben haben 25 von ihnen, mehr als ein Drittel. Darunter sind Pierre Deligne, ausgezeichnet 1978, und Yu Deng, der seine Medaille sieben Wochen zuvor entgegengenommen hatte, im Juli in Philadelphia.

Der Vorwurf ist ein einziger Satz, klar ausgesprochen: „the push by AI companies to solve mathematical problems as a benchmark is detrimental to the science of mathematics, and to the mathematical community“ (auf Deutsch: „das Drängen der KI-Unternehmen, mathematische Probleme als Benchmark zu lösen, schadet der Mathematik als Wissenschaft und der mathematischen Gemeinschaft“). Der Satz, der alles Weitere erklärt, lautet: Probleme zu lösen ist nur ein Werkzeug, das dem Verstehen dient, und ein indirektes Maß dafür, wie viel wir bereits verstehen. Das in einer Welt der KI zu vergessen, könnte aus dem Werkzeug ein Hindernis auf dem Weg zum Ziel machen. Hugo Duminil-Copin, einer der Unterzeichner, hat es gegenüber „The Economist“ anschaulich gesagt: Auf dem Gipfel des Mount Everest abgesetzt zu werden, ist etwas völlig anderes, als ihn zu besteigen.

Leicht zu übersehen ist, was das Dokument nicht tut. Die Erklärung nennt kein einziges Unternehmen beim Namen. Sie fordert kein Verbot, kein Moratorium, keine Regulierung. Sie behauptet nicht, dass die von Modellen erzeugten Beweise falsch sind. Sie räumt ausdrücklich ein, dass KI echte mathematische Forschung beschleunigen kann. Sie stellt auch keine konkrete Forderung und endet mit dem Satz, dass man sich der Sache dringend annehmen müsse. Ein Kommentator auf Hacker News hat es treffend formuliert: Er teile die Sorge der Autoren, verstehe aber nicht, welches Verhalten sie eigentlich erwarten. Den Adressaten benannte erst Tao, indem er seinem Beitrag einen Link zu einem Artikel von „The Economist“ beifügte, überschrieben mit „Top mathematicians are outraged by OpenAI's methods“.

Der Hintergrund ist schärfer als das Dokument selbst. In der Nacht vor der Ankündigung von OpenAI veröffentlichte der Mathematiker Tristan Buckmaster von der New York University eine vierseitige Stellungnahme. Darin schrieb er, sein Mitautor habe Hinweise erhalten, dass die Nachricht von ihren Fortschritten das Unternehmen erreicht habe. Ihre Arbeitsfassungen hatte Codex verarbeitet, ein Werkzeug, das mit den Dateien des Nutzers arbeitet. In seiner Mitteilung vom 8. September schrieb OpenAI, es könne nicht ausschließen, dass anonymisierte Daten aus der Nutzung seiner Produkte zur Verbesserung der Modelle beigetragen hätten. Zwei Tage später, nach eigener Untersuchung, erklärte das Unternehmen bereits, Buckmasters Anfragen hätten das System in keiner Weise beeinflussen können, auch nicht über das Training.

Die Urheberschaft ist eine Sache für sich. Buckmaster sagt, man habe ihm angeboten, eine korrigierte Fassung des Beweises von OpenAI mit seinem Namen zu zeichnen, wenn er Levent Alpöge, der bei Anthropic arbeitet, von der Liste der Mitautoren streiche. Sébastien Bubeck von OpenAI entgegnete, er habe nie verlangt, Alpöge aus ihrer eigenen Arbeit über die Euler-Gleichungen zu entfernen. Er räumte allerdings ein, bei der Diskussion über eine Neufassung des OpenAI-Beweises gesagt zu haben, es wäre einfacher, wenn Alpöge kein Mitarbeiter der Konkurrenz wäre. In der Erklärung ist von in Eile verkündeten Lösungen die Rede, die ernste Zweifel an der Urheberschaft und an einem möglichen Plagiat wecken. Ein Name fällt nicht.

Buckmaster selbst wollte über etwas ganz anderes sprechen als über den Streit. Er hatte vor, bei der Ankündigung seiner Arbeit zu sagen, dass die Ergebnisse nicht das Wichtigste seien, sondern dass ein Mathematiker und ein Sprachmodell heute in einem Monat schaffen, wofür früher Jahre nötig waren. Er nannte das einen Moment vom Format Kasparow gegen Deep Blue.

Die übrigen Fakten erklären die Wut besser als die Erklärung selbst. Die Arbeit von OpenAI umfasst 166 Seiten, und trotz dieses Umfangs enthält sie wenig von den Erläuterungen, die Mathematiker sonst geben, wenn sie eine Entdeckung teilen. Als Autor firmiert das Unternehmen selbst. Die Formalisierung wurde veröffentlicht, die Maschine hat den Beweis also geprüft, begutachtet hat ihn die Fachwelt noch nicht. Das Clay-Institut führt das Problem weiter als offen, denn seine Regeln verlangen dreierlei: eine Veröffentlichung in einer begutachteten Fachzeitschrift von weltweitem Rang, das Verstreichen von zwei Jahren seit dieser Veröffentlichung und allgemeine Anerkennung in der mathematischen Gemeinschaft. Die letzte Bedingung schmerzt hier am meisten. Nach Schätzungen von „Fortune“ lagen die Rechenkosten bei 2 bis 22 Millionen Dollar, wobei die höhere Summe alles umfasst, was das Unternehmen in jener Woche gerechnet hat. Der Preis beträgt eine Million Dollar, und OpenAI hat angekündigt, nicht danach zu greifen.

Der Widerspruch gegen die Erklärung ist genauso laut. Nassim Nicholas Taleb fragte, ob das nicht einfach schlecht für die heutigen Mathematiker sei, die ihr Privileg verlieren, aber nicht unbedingt schlecht für die Mathematik selbst. Auf Hacker News, wo der Thread mehr als 800 Punkte sammelte, kehrt der Vergleich mit dem Schach wieder: In den neunziger Jahren hieß es auch, Computer würden das Spiel töten, und heute ist Schach beliebter denn je. David Madore von Télécom Paris schrieb schon vor der Veröffentlichung der Erklärung, die Medaillenträger repräsentierten nicht jene fast hundert Prozent der Mathematiker, die keine Medaille haben. Nach der Veröffentlichung wiederholte er es: Den Inhalt unterstütze er, er sehe aber keinen Grund, warum ausgerechnet Medaillenträger für die ganze Gemeinschaft sprechen sollten.

Die Unterzeichner streiten nicht auf X, weil sie dort schlicht nicht sind. Tao verkündete die Erklärung auf Mastodon und im eigenen Blog, Cédric Villani löschte sein Konto auf X im Januar 2025, Peter Scholze hatte nie eines. Zur Erklärung selbst schweigt OpenAI. Einen Tag zuvor zog sich das Unternehmen aus dem Sponsoring des Mathathons am Caltech zurück, eines 40-stündigen Wettbewerbs für hundert Teams, tat das aber als Reaktion auf einen gesonderten Brief der dortigen Mathematiker.

Unterschreiben kann man die Erklärung nach einer Identitätsprüfung über ORCID oder mit einer Hochschul-E-Mail-Adresse. Am Samstagmorgen waren es mehr als 2.400 Unterschriften, und die Zahl wuchs von Stunde zu Stunde. Sie kommen aus Einrichtungen in aller Welt, auch von deutschen Hochschulen. Deutschland ist unter den 25 Medaillenträgern bereits vertreten: Unterschrieben hat Peter Scholze vom Max-Planck-Institut für Mathematik in Bonn, ausgezeichnet 2018 - derselbe, der nie ein Konto auf X hatte.

Das praktischste Fazit reicht über die Mathematik hinaus. Formuliert hat ihn Andrew Sutherland vom MIT: Mathematiker könnten für viele andere Berufe das sein, was der Kanarienvogel für die Bergleute war. Die Autoren der Erklärung schreiben dasselbe, nur vorsichtiger. Wenn sich die Art der Arbeit ändert, verliert man leicht aus dem Blick, wozu diese Arbeit eigentlich da ist.

Benchmark - ein standardisierter Test, bei dem Modelle denselben Satz Aufgaben bekommen, damit sich ihre Ergebnisse zahlenmäßig vergleichen lassen. Millennium-Probleme - sieben Aufgaben, die das Clay Mathematics Institute im Jahr 2000 als die wichtigsten ungelösten Probleme der Mathematik benannt hat, mit einem Preis von je einer Million Dollar. Codex - das Programmierwerkzeug von OpenAI, das mit den Dateien des Nutzers arbeitet. Formalisierung - das Aufschreiben eines Beweises in einer Sprache, in der ein Computer jeden Schritt prüft, zum Beispiel in Lean.