Deng Yu, Fields-Medaillengewinner und Professor an der University of Chicago, sprach in der Hauptrede des Forums von „Zhishifenzi“ und „Saixiansheng“ am 26. Oktober systematisch darüber, wie man im KI-Zeitalter Mathematik betreiben sollte.
Zunächst nannte er zwei Stärken der KI gegenüber dem Menschen: ein Wissen, das grenzenlos breit ist, und Versuchskosten, die so gering sind, dass man sie vernachlässigen kann. Doch er betonte, dass – in der Mathematik wie in allem anderen – der Mensch das Subjekt sein müsse und KI nur ein Werkzeug sei, das wir uns zunutze machen.
Dann richtete Deng Yu seine Spitzen gegen die KI-Firmen. Wenn man KI wirklich als Forscher betrachte, so sagte er, müsse man sich an akademische Regeln halten – werden bedeutende Schlussfolgerungen bewiesen, sei es eine vernünftige Forderung, die Chain of Thought zu veröffentlichen. Die Realität sei jedoch, dass die meisten dieser Firmen dies unter Verweis auf „Schutz vor Destillation“ verweigern; unter den veröffentlichten Beweisen zeigen nur sehr wenige tatsächlich die Chain of Thought.
„Ihr könnt es offensiv wagen, das gesamte Netzwerk-Wissen und die Literatur der Menschheit zu destillieren, solange nur ihr destilliert; wenn andere lediglich die Chain of Thought sehen wollen, heißt es, das gehe nicht und jenes gehe nicht.“ Diese Ironie traf den Doppelmoralismus der großen Konzerne, denen man nachsagt, „nur der Landvogt darf Feuer legen“. Deng Yu schlug daher vor, auf Open-Source-Mathematikmodelle zu setzen, damit die Mathematik-Community die ihr gehörigen Modelle selbst in der Hand hält und zugleich nach akademischen Standards Datenverwendung, Offenlegung der Chain of Thought und Nachvollziehbarkeit regelt.
25 Fields-Medaillengewinner unterzeichnen gemeinsam einen Protest
Das ist kein Einzelfall. Am 11. September (Ortszeit) unterzeichneten 25 Fields-Medaillengewinner, darunter Terence Tao, Deng Yu und Peter Scholze, gemeinsam die Erklärung „Serious Misalignment of AI in Mathematics“, in der sie vor einer schwerwiegenden Entfremdung zwischen den Zielen der KI-Firmen und der Mathematik-Community warnen. Die Erklärung stellt fest, dass KI-Ergebnisse oft überstürzt veröffentlicht würden – ohne Zeit für formales Ausarbeiten, die Isolierung neuer Methoden oder das Zitieren fremder Arbeiten –, was ernsthafte Risiken bei Autorenschaft und Plagiaten aufwerfe.