Terence Tao nennt KI-generierte Mathematik-Beweise Giftmüll

Terence Tao, Mathematiker und Träger der Fields-Medaille, warnt vor einer durch KI-Systeme veränderten Mathematikforschung. In einem Interview mit dem britischen Observer und in einem Nature-Kommentar kritisierte der UCLA-Professor, dass Firmen wie OpenAI und Anthropic ungelöste Probleme zunehmend als Benchmark für große Modelle nutzten. Dabei zähle weniger die Eleganz und Nachvollziehbarkeit von Beweisen als die Zahl gelöster Aufgaben. Auslöser war die Veröffentlichung von Ergebnissen zu 722 offenen Problemen. Tao bezeichnete eine schlecht geordnete, maschinell erzeugte Beweisflut als „toxic waste“, weil die mathematische Gemeinschaft sie erst mühsam prüfen, verstehen und in bestehende Theorien einordnen müsse. Ein formaler Beweis allein bringe wenig Erkenntnis, wenn die tragenden Ideen unklar blieben. Nach Taus Schilderung hat der Wettlauf um KI-Durchbrüche erhebliche Ressourcen gebunden. Er berichtete, OpenAI habe bei Gerüchten über Anthropic-Fortschritte bei einem der Millennium-Probleme zeitweise neue Anmeldungen für fortgeschrittene Modelle gestoppt, rund 10.000 KI-Agenten koordiniert und Millionenbeträge in die Suche nach Beweisen investiert, unter anderem zu den Navier-Stokes-Gleichungen. OpenAI bestritt diese Darstellung gegenüber dem Observer und wies einen Ausnahmezustand, eine Registrierungssperre und die genannte Größenordnung zurück. Ein Anfang September vorgestelltes Ergebnis zu Navier-Stokes wurde von Kritikern als fehlerhaft oder umstritten eingestuft. OpenAI erklärte, mathematische Forschung langfristig zu betreiben, mit Mathematikern die Weitergabe von Ergebnissen zu verbessern und fünf Millionen Dollar für Prüfung und Weiterentwicklung KI-gestützter Erkenntnisse bereitzustellen. Anthropic gehe anders vor und bezahle Fachleute für die Aufbereitung maschineller Ergebnisse. Tao sieht darin eine neue Machtverschiebung: Wenn der Zugang zu führenden KI-Modellen über Forschungsfragen und Publikationen entscheidet, könnten Technologiekonzerne auch Einfluss auf die mathematische Gemeinschaft gewinnen. Früher hingen Ergebnisse in der Mathematik weniger von teurer Infrastruktur ab als etwa in der Experimentalphysik. Gleichzeitig lehnt Tao einen Verzicht auf KI-Werkzeuge ab. Er selbst nutzt Modelle zur Unterstützung, auch bei formalisierten Beweisen. Entscheidend sei nicht, dass Maschinen Antworten liefern, sondern dass sie menschliches Verstehen fördern. Mathematik lebe von Methoden, Begriffsbildung und Austausch; ein gutes Ergebnis müsse erklären, warum es wahr ist. Zur Gestaltung des Strukturwandels forderte Tao, gemeinsam mit anderen Fields-Medaillen-Gewinnern, eine „Maths 2.0“-Kultur. Sie sollte weniger auf die Menge gelöster Aufgaben oder individuellen Ruhm setzen, sondern auf Kollaboration, Nachvollziehbarkeit, Didaktik und langfristige Theoriebildung. Zugleich sieht Tao in KI eine Quelle neuer Fragen: Große Sprachmodelle bilden Sprache in hochdimensionalen Räumen ab; ihre Struktur wirft offene Probleme der Geometrie und Komplexitätstheorie auf. Damit kann KI die Mathematik nicht nur beschleunigen, sondern auch ihren eigenen Gegenstandsbereich erweitern.