Führende Mathematiker schlagen Alarm: 25 Träger der Fields-Medaille, darunter Terence Tao (UCLA), Peter Scholze, Heo Jun (Princeton), Schulz und Vyazovska, veröffentlichten eine gemeinsame Online-Erklärung mit dem Titel „A Severe Misalignment of AI in Mathematics“.
Darin warnen sie, dass die Ziele der KI-Industrie und die Kultur der Mathematik-Community „ernsthaft fehlausgerichtet“ seien. KI-Unternehmen nutzten mathematische Probleme zunehmend als reinen Leistungsmaßstab, wodurch Forschung, intellektuelle Anerkennung, offene Kollaboration und die wissenschaftliche Kultur insgesamt gefährdet würden.
Auslöser: Streit um Millennium-Problem
Anlass der Erklärung ist der Streit um eine Ankündigung von OpenAI, wonach ein internes Modell – laut Unternehmen „signifikant fähiger als GPT-6 Astra“ – das Navier-Stokes-Problem gelöst habe, eines der mit 1 Million US-Dollar dotierten Millennium-Probleme des Clay-Instituts aus dem Jahr 2000. Das Ergebnis stützt sich auf ein 166-seitiges, Lean-verifiziertes Paper.
Nach eigenen Angaben setzte OpenAI dafür rund 10.000 KI-Agenten ein, die zwischen dem 1. und 5. September 88 Stunden liefen, etwa 2,7 Millionen Nachrichten beziehungsweise rund 130 Milliarden Output-Tokens erzeugten; die Lean-Formalisierung allein dauerte 17 Stunden.
Die Reproduktionskosten schätzt das Unternehmen auf rund 10 Millionen US-Dollar, die Gesamtkosten auf etwa 15 Millionen US-Dollar. OpenAI selbst betonte, den Millennium-Preis nicht beanspruchen zu wollen, da das Ergebnis nicht unabhängig verifiziert und kein von der Fachwelt akzeptierter Beweis sei; das Paper warte weiterhin auf Validierung durch die Mathematik-Community.
Der 37-jährige Yu Deng von der University of Chicago, der im Juli 2026 die Fields-Medaille erhielt, kommentierte die Entwicklung mit Ironie: Sollte KI tatsächlich alle mathematischen Probleme lösen, würde er lieber einen Yuri-Roman schreiben.
Vorwürfe von Datenklau bis Unehrlichkeit
Die Kontroverse geht über die reine Benchmark-Kritik hinaus. Bereits im August hatten Tristan Buckmaster (NYU) und Levent Alpöge (Anthropic) den sogenannten Euler-Fall bewiesen und ihre Lean-Verifikation zwölf Stunden vor OpenAIs Ankündigung publik gemacht.
25 Fields-Medaillisten warnen in einer gemeinsamen Erklärung, dass die Ziele der KI-Industrie und die Kultur der Mathematik-Community ernsthaft fehlausgerichtet seien — Ergebnisse entstehen schneller, als die Fachwelt sie verdauen kann. Wer KI-Ergebnisse einkauft oder bewertet, braucht deshalb einen eigenen Prüfprozess. Kostenlosen Leitfaden zur unabhängigen KI-Ergebnisprüfung anfordern
Buckmaster wirft OpenAI vor, ihn mit dem Versprechen unbegrenzter Rechenleistung und alleiniger Autorenschaft zu einer Trennung von Alpöge gedrängt zu haben, und erhebt zudem einen Datenklau-Vorwurf. OpenAI-Sprecher Laurance Fauconnet bestreitet jeden Einfluss von Buckmasters Codex-Prompts.
Nach eigener Untersuchung bestreitet OpenAI, von der Arbeit der beiden Forscher gelernt zu haben, schließt aber nicht aus, dass de-identifizierte Produktdaten als Trainingssignal gedient haben könnten – auf spezifische Nutzerdaten habe man jedoch nicht zugegriffen.
Auch Andreas Thom von der TU Dresden erhebt schwere Vorwürfe gegen OpenAI und spricht von Unehrlichkeit: Seine ChatGPT-Interaktionen zu non-sofic groups könnten in die Trainingsdaten eingeflossen sein. OpenAI räumte ein, dass das betreffende Ergebnis stark auf Arbeiten von Thom und Gábor Kun aufbaue, und änderte das entsprechende Writeup nachträglich, ohne dies offen zu kommunizieren.
Protest gegen Wettbewerbe, kritische Stimmen aus der Fachwelt
Der Streit erreichte auch die akademische Basis: 771 Mathematiker protestierten in einem Brief an Caltech-Studenten gegen einen KI-Mathe-Wettbewerb, worauf OpenAI sein Sponsoring zurückzog. Der von Studenten organisierte Caltech-Mathathon, an dem der 19-jährige Sophomore Caiman Moreno-Earle KI-gestützt theoretische Probleme lösen ließ, fand trotz der Absageforderungen statt.
Weitere Fachleute äußerten sich kritisch: Prof. Colva Roney-Dougal von der University of St Andrews zeigte sich „leicht schockiert“ über OpenAIs Erfolg beim Millennium-Problem, Prof. David Silvester aus Manchester bezeichnete das Feld derzeit als „sehr instabil“, und Prof. James Robinson von der University of Warwick sprach von „unreifem Imponiergehabe“.
Der Streit um OpenAIs Navier-Stokes-Ankündigung zeigt ein zweites Problem: Forscher berichten, dass ihre Vorarbeiten und Interaktionen ungenannt in Trainingssignale eingeflossen sein könnten. Wer heute mit KI-Daten arbeitet, sollte die Herkunft dokumentieren — bevor es zum Streitfall wird. Checkliste Datenherkunft und Trainings-Transparenz jetzt sichern
Steven Strogatz merkte an, Mathematiker benötigten Zeit für die „Verdauung von Beweisen“. Anthropic meldete zudem, dass Claude einen bestehenden Fermat-Beweis formalisiert habe, mit rund 29.500 Zwischentheoremen in Lean.
Die KI-Forscherin Timnit Gebru kritisierte in diesem Zusammenhang, KI-Firmen schürten gezielt Extinktionsängste, um von realen Schäden wie autonomen Waffen abzulenken. Sie verwies auf die Erklärung der Fields-Medaillisten und warnte, die Politik höre eher auf Pressemitteilungen als auf Mathematiker. Ein Mitarbeiter von Anthropic hatte zuvor das Risiko, dass KI im kommenden Jahrzehnt alle Menschen töte, auf mehr als 10 Prozent geschätzt.
