OpenAI erklärt, seine internen Modelle hätten drei neue Ergebnisse in der Grundlagenforschung hervorgebracht, und die Behauptungen gehören zu den kühnsten, die ein Labor je aufgestellt hat. In der Mathematik meldet es einen Beweis von Sogges Local-Smoothing-Vermutung von 1991 in allen Dimensionen, womit auch die Kakeya-Vermutung und Steins Restriktionsvermutung gelöst wären. In der Informatik soll sein System gezeigt haben, dass die Exponential Time Hypothesis falsch ist, eine weithin akzeptierte Annahme, auf der Hunderte von Härtebeweisen beruhen. In der Physik beansprucht es einen strengen Existenzbeweis für vierdimensionale Quantenfeldtheorien einschließlich der Quantenchromodynamik, mit der reinen Yang-Mills-Theorie, Teil eines Millennium-Problems des Clay-Instituts, als Teilergebnis.
Interessant ist, was OpenAI damit macht. Statt Aufsätze unter eigenem Namen zu veröffentlichen, nennt es die Modellausgabe Forschungsrohdaten und hat externe Fachleute gebeten zu entscheiden, wie jedes Ergebnis veröffentlicht wird. Das Mathematikergebnis und sein Lean-Beweis sind einfach öffentlich. Das Komplexitätsergebnis geht an eine Gruppe um Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi und Ryan Williams, die verlangte, alle Rohdaten zu veröffentlichen und dass OpenAI eine Konferenz finanziert; Beweis in natürlicher Sprache und Lean-Formalisierung liegen bereits auf GitHub. Die Physikgruppe unter Nobelpreisträger David Gross mit Arthur Jaffe, Michael Douglas, Igor Klebanov und Nikita Nekrasov hält das KI-Material zurück und schreibt das Ergebnis selbst auf.
OpenAI legt vier Regeln für diese Gruppen fest: keine Geheimhaltungsvereinbarungen, kein wissenschaftlicher Verdienst für OpenAI, Anerkennung für diejenigen, die die Arbeit erklären, und unbezahlte, unabhängige Mitarbeit. Außerdem verweist es auf einen Beitrag von 5 Millionen Dollar zu einem Programm der Simons Foundation, das KI-erzeugte Ergebnisse untersuchen soll. Das folgt auf eine frühere Veröffentlichung am 6. Oktober und auf eine wachsende Gewohnheit von Laboren, Anthropic eingeschlossen, Forschung zu veröffentlichen, die von ihren Modellen stammen soll.
Die Lean-Formalisierung ist der stärkste angebotene Beleg, denn ein maschinell geprüfter Beweis ist schwer zu fälschen. Sie ist aber nicht alles. Ein formaler Beweis ist nur so gut wie die Aussage, die er beweist, und ob die formalen Definitionen den Vermutungen entsprechen, wie Mathematiker sie verstehen, müssen genau die Arbeitsgruppen prüfen. OpenAI räumt zudem ein, dass die Wahl der ersten Betreuer bestimmt, wer sich beteiligt, und ein Informationsgefälle schafft.
Keines der drei Ergebnisse ist begutachtet, und das Physikmaterial ist gar nicht öffentlich. Behauptungen dieser Größenordnung sind schon früher unter fachkundiger Lektüre zusammengebrochen. Vernünftig ist es, die Urteile der Arbeitsgruppen abzuwarten, bevor man eines davon als gesichert behandelt.