OpenAI meldet drei Durchbrüche und setzt auf externe Prüfer

OpenAI hat drei neue "große" Entdeckungen in Mathematik, Informatik und Physik angekündigt, nicht einmal einen Monat nach der Veröffentlichung Hunderter Manuskripte mit angeblichen Lösungen lange offener Mathematikfragen. Diesmal setzt das Unternehmen auf externe Fachleute, die es "Shepherds" (Schäfer) nennt und die den Umgang mit den Ergebnissen begleiten sollen.

Die drei Behauptungen

In der Mathematik soll das Modell die Local-Smoothing-Vermutung in allen Dimensionen bewiesen haben. Laut OpenAI folgen daraus auch die Kakeya-Vermutung und Steins Restriktionsvermutung in allen Dimensionen. Die Modellausgabe wird direkt veröffentlicht, wie schon am 6. Oktober; Berater hatten dazu geraten, dass Forschende eigene Erklärungen erarbeiten. Erst vor wenigen Monaten erhielt Hong Wang von der NYU die Fields-Medaille für die Lösung der Kakeya-Vermutung in drei Dimensionen.

In der Informatik beschreibt ein Papier laut OpenAI einen deterministischen Algorithmus, der erfüllende Belegungen von CNF-Formeln fester Breite exakt zählt, in subexponentieller Zeit und mit polynomialem Speicher. Der Fall 3-SAT würde die Exponentialzeit-Hypothese widerlegen, die seit ihrer Formulierung 1999 weithin für wahr gehalten wird. Eine Gruppe um Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi und Ryan Williams will den Beweis prüfen und erklären. Auf ihren Wunsch liegen Text und Lean-Beweis sofort auf GitHub.

In der Physik spricht das Unternehmen von einem "mathematisch rigorosen Existenzbeweis" bestimmter wechselwirkender Quantenfeldtheorien mit Eichfeldern und Fermionen in vier Dimensionen, darunter QCD und eine vereinheitlichte Erweiterung des Standardmodells. Details sind noch nicht öffentlich. David Gross leitet eine Gruppe mit Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov und Nikita Nekrasov.

Umstrittenes Verfahren

OpenAI räumt ein, dass dieses Vorgehen eigene Probleme haben kann. Erst am Vortag empfahl das von OpenAI zusammengestellte Beratergremium AGMAI, dass KI-Firmen bestimmten Personen keinen Vorabzugang geben sollten, und nannte ungleichen Zugang, geliehene Reputation und verzerrte Auswahl. Stattdessen sollten Labore auf wissenschaftlichen Repositorien veröffentlichen, mit Lean-formalisierten Beweisen, Angaben zur Problemauswahl und Finanzierung für jene, die die Ergebnisse nachvollziehen.

In einem offenen Brief fragt OpenAI die Community zudem nach Regeln für frühen Zugang und Interessenkonflikte, nach angemessener Anerkennung für Entdeckung wie Prüfarbeit und nach Unterstützung für Studierende. Bis unabhängige Fachleute urteilen, bleiben die drei Ergebnisse Behauptungen.