OpenAI veröffentlicht 722 Mathematik-Manuskripte eines unveröffentlichten Modells – prüfbar ist das kaum

OpenAI hat diese Woche 722 mathematische Manuskripte auf GitHub veröffentlicht – das Ergebnis eines internen Frontier-Modells, das das Unternehmen nicht herausgegeben hat. Sie sind in 372 „Familien“ von Resultaten zu offenen und seit Langem ungelösten Problemen gruppiert. Das Repository ist unter Apache-2.0 öffentlich und mischt fertige Arbeiten mit maschinell prüfbaren Lean-Formalisierungen – dieselbe Beweishilfe, auf die OpenAI sich bei seinem umstrittenen Navier-Stokes-Anspruch im September gestützt hatte.

Der Umfang ist die Schlagzeile, die Verifikation ist die Geschichte. Nur ein Bruchteil der Manuskripte enthält einen Lean-verifizierten Hauptbeweis: Eine unter Mathematikern kursierende Zählung nennt 162 von 722, während rund 560 kein maschinell geprüftes zentrales Ergebnis vorweisen. OpenAIs eigene README warnt, dass nicht formalisierte Resultate „Probleme haben könnten“. Das Modell, seine Gewichte und die verwendeten Prompts sind nicht Teil der Veröffentlichung – Mathematiker müssen die Texte also von Hand prüfen, ohne die Herleitungen reproduzieren zu können. Das Urteil von New Scientist fällt deutlich aus: OpenAI habe „722 Mathe-Papers abgeladen – jetzt muss es aufräumen“.

In der Berichterstattung stach mindestens ein Resultat hervor, das als Annäherung an die Riemannsche Vermutung beschrieben wird; ein in Fachmedien zitierter Mathematiker sagte, es wäre Fields-Medaillen-würdig, hätte ein Mensch es erarbeitet. Dieser Anspruch ist wie alle anderen ungeprüft. Das Wall Street Journal ordnete die Veröffentlichung als Nachfolger der September-Ankündigung einer Navier-Stokes-Lösung für das Millennium-Problem ein, die das System GPT-6 Astra in rund 17 Stunden erzeugt haben soll, und zitierte einen Beobachter, der das neue Material als möglicherweise „bedeutendsten Moment der Mathematikgeschichte“ bezeichnete.

Der Kontext ist wichtig. Der September-Anspruch hatte einen öffentlichen Streit über Urheberschaft ausgelöst, in dem Mathematiker vorwarfen, ihre Arbeit sei ohne Nennung verwendet worden – dieser Dienst berichtete damals darüber. Eine externe Beratergruppe hatte OpenAI gebeten, Papers zu veröffentlichen, statt maschinellen Output massenhaft hochzuladen. Die Lean-Verifikation ist dort, wo sie greift, streng – sie prüft aber nur, ob ein Beweis korrekt ist, nicht ob ein Satz interessant oder das Ergebnis neu ist.

Was folgt, ist langsame Handarbeit: Hunderte Behauptungen lesen, prüfen und bestätigen oder verwerfen – die meisten derzeit ohne angehängten computergestützten Beweis. OpenAI hat die Veröffentlichung als offene Einladung zur Prüfung gerahmt; genau das tut die Mathematik-Community nun, Manuskript für Manuskript.