Das Tempo, mit dem die künstliche Intelligenz im Bereich der Mathematik voranschreitet, übertrifft derzeit die Vorstellungskraft der Öffentlichkeit. Kürzlich hat OpenAI auf einen Schlag ganze 722 Manuskripte mit Beweisen schwieriger mathematischer Probleme veröffentlicht. Diese Ergebnisse erstrecken sich über 17 verschiedene mathematische Teilgebiete, und die Gesamtkosten der Problemlösung liegen weit unter denen früherer Ansätze – was in der mathematischen Welt gewaltiges Aufsehen erregt hat.
Aus technischer und anwendungsbezogener Perspektive bestehen diese von der KI erzeugten Beweise zwar die strenge maschinelle Verifikation, doch bei der praktischen Umsetzung zeigen sich deutliche Schwachpunkte. Die allermeisten Beweise lassen sich nur schwer in Wissen umwandeln, das Menschen mühelos verstehen können; in der Praxis kam es sogar zu „Fehlschlägen“, bei denen ein einzelnes Symbolfehler dazu führte, dass mehrere verwandte Ergebnisse kollektiv ungültig wurden.
Dieser Fortschritt hat in der Wissenschaftsgemeinde zugleich tiefere Sorgen über das Forschungsökosystem ausgelöst. Mathematiker weisen darauf hin, dass, wenn KI mit äußerst hoher Effizienz massenhaft Beweise produziert, die anschließende mühsame Arbeit des Sortierens, Verifizierens sowie des Interpretierens und Verdauens vollständig auf den Schultern der menschlichen Forscher lastet. Das zentralere Problem besteht darin, dass die heutige KI Probleme vor allem durch das Aufrufen bestehenden Wissens und dessen logische Kombination löst und es ihr schwerfällt, wirklich jene neuen Ideen und neuen Werkzeuge hervorzubringen, die den Kern mathematischer Forschung ausmachen.
Branchenexperten befürchten, dass auf Dauer die Motivation der Menschen, solche Interpretationsarbeiten zu leisten, stetig schwinden könnte, sodass sich zwischen Mensch und Maschine schließlich eine schwer überwindbare Verständnisbarriere auftut. Dieser Trend könnte nicht nur die tiefgreifende Entwicklung der menschlichen Zivilisation blockieren, sondern in gewisser Weise auch dem grundlegenden Ziel der Wissenschaft zuwiderlaufen, den Dingen auf den Grund zu gehen und echtes Wesensverständnis anzustreben.