Kapern einzelne Technologie-Konzerne mittels künstlicher Intelligenz die Mathematik?

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Der Druck auf alle, die Mathematik machen, ist enorm: Im Juli 2026 wird
mittels KI die 87 Jahre alte Jacobi-Vermutung widerlegt, im September dann
vermeintlich das „Millenniumproblem“ der Navier-Stokes-Gleichungen
bewiesen. Nun will OpenAI quasi über Nacht 372 schwere mathematische
Rätsel geknackt haben. Doch stimmt das überhaupt und was bedeutet das für
die mathematische Forschung?

Berlin, 07.10.2026. Die Entwicklung und das Training von KI-Modellen
erfolgt momentan teilweise anhand von Lösungsversuchen für mathematische
Probleme. Erfolge oder Nahezu-Erfolge hierbei machen seit Monaten
Schlagzeilen in den Medien. Auch wenn die Mathematiker*innen die großen
Fortschritte auf ihrem Gebiet durch künstliche Intelligenz (KI)
grundsätzlich begrüßen und teilweise selber KI nutzen, wird dabei oftmals
übersehen, dass die Mathematik von einigen Technologie-Konzernen für die
Demonstration der Potenz von KI-Modellen missbraucht wird. Auch stellt
sich bei eingehender Prüfung der „Erfolge" durch Forschende in Mathematik
oft heraus, dass nicht alle von Tech-Konzernen kommunizierten Erfolge
tatsächlich solche sind, wie auch im Falle der Navier-Stokes-Gleichungen.
Auch fühlen sich zwei Mathematiker übergangen, die geringfügig schneller
waren.

„Das Urheberrecht ist in der Tat ein grundsätzliches Problem“, sagt Jürg
Kramer, Präsident der Deutschen Mathematiker-Vereinigung (DMV). Denn KI-
Modelle nutzten meist ungefiltert und unerlaubt vorhandenes Wissen; auch
solches, das auf so genannten Preprint-Servern liegt, und noch nicht von
Expert*innen des jeweiligen Teilgebiets begutachtet und für korrekt
befunden wurde (Peer Review Prozess). Abgesehen von dem Raub geistigen
Eigentums bedeutet das auch, dass solches Wissen noch nicht gesichert ist,
und daher bei der Beweisführung mit Vorsicht zu genießen ist. Das
ungeprüfte Verarbeiten jedweder Forschungspublikationen durch KI führt
bereits jetzt dazu, dass Forschende  in der Mathematik ihren
Arbeitsfortschritt nicht mehr ins Internet stellen, sei es auf Preprint-
Server oder in eigene Blogs. „Dies bremst den Fortschritt bei der
mathematischen Forschung deutlich aus und verhindert einen offenen
Austausch innerhalb der mathematischen Community, der für den Fortschritt
des Faches jedoch von zentraler Bedeutung war und ist“, sagt Kramer. Hier
könnte künftig klassischen Wissenschaftsverlagen eine neue Rolle zukommen,
weil sie nur Arbeiten veröffentlichen, die im Zuge eines
Begutachtungsprozesses für gut befunden wurden und diese Ergebnisse dann
hinter einer Bezahlschranke liegen, die von den KI Modellen bisher noch
nicht einfach umgangen werden kann.

Zum anderen arbeitet KI bisher rein ergebnisorientiert, was für die
Mathematik nur bedingt sinnvoll ist. Denn bei mathematischer Forschung
geht es nicht darum, möglichst schnell für dieses oder jenes mathematische
Problem einen Beweis zu erbringen, sondern auf dem Weg dorthin neue
Methoden anzuwenden oder zu entwickeln und so auf effiziente (und
„elegante") Art und Weise den Beweis zu erbringen, statt einfach nur mit
maximaler Rechenpower (brute force). Dies ist auch deshalb wichtig, weil
der mathematische Nachwuchs genau in diesen Methoden geschult werden muss,
um dauerhaft (nachhaltig) zu echten Erfolgen in der mathematischen
Forschung zu gelangen. „Diese Entwicklungen erschüttern die Grundfesten
der mathematischen Forschung, wie wir sie bisher kennen, und sollten zum
Wohle des Fachs und kommender Generationen aktiv mitgestaltet werden“,
resümiert Kramer.