Anfang Oktober hat OpenAI mehr als 700 von KI verfasste Mathematik-Manuskripte veröffentlicht. Auf dem Blog des Fields-Medaillenträgers Terence Tao zieht nun der Zahlentheoretiker Frank Calegari Konsequenzen für sein Fach. Seine Vorschläge werden international breit diskutiert.
Was Calegari fordert
Die Mathematik soll künftig jede Arbeit so bewerten, als wäre sie mit Hilfe von KI entstanden. Das ist die erste von mehreren Forderungen, die Frank Calegari von der University of Chicago in einem Gastbeitrag auf dem Blog von Terence Tao aufstellt. Autorinnen und Autoren sollen demnach erklären müssen, warum ein Ergebnis interessant ist und wie es mit dem Fach zusammenhängt. Fachzeitschriften sollen mehr Wert auf Darstellung, Ideen und Einordnung legen, viele Arbeiten auf dem Preprint-Server arXiv sollten gar nicht erst veröffentlicht werden. Schaffen die Redaktionen diese Umstellung nicht, bringt Calegari als radikalere Option ins Spiel, Fachzeitschriften zumindest vorübergehend ganz aufzugeben.
Bei Berufungen und Anstellungen soll weniger die Liste der Publikationen zählen als persönliche Gespräche, technisches Können, Breite und die Vorstellung davon, wohin sich die Mathematik entwickeln soll. Im Studium will Calegari mehr Überblick und mehr Training darin, Mathematik zu erklären. Seminare sollen sich stärker um offene Fragen drehen. Und die Mathematik solle sich die Ergebnisse der KI-Systeme zu eigen machen, statt den Ruhm Tech-Unternehmern zu überlassen, denn sie beruhten auf jahrtausendelanger menschlicher Arbeit.
Der Anlass: 700 Manuskripte von OpenAI
Die Veröffentlichung von mehr als 700 Forschungsarbeiten durch OpenAI am 6. Oktober sei „ein Wendepunkt in der Geschichte der Mathematik“ gewesen, schreibt Calegari gleich im ersten Satz. Laut dem Verzeichnis von OpenAI umfasst die Sammlung 721 Manuskripte, verfasst von einem nicht veröffentlichten internen KI-Modell. Rund 42 Prozent der Hauptergebnisse sind demnach im Beweisassistenten Lean formal überprüft, bei den übrigen räumt OpenAI ein, dass sie Fehler enthalten könnten. Begutachtet wurden die Arbeiten nicht. Laut einer Übersicht der NYU Shanghai zog OpenAI bereits am Tag nach der Veröffentlichung drei Arbeiten nach einer internen Prüfung zurück.
Calegari selbst geht mit OpenAI hart ins Gericht. Die Arbeiten seien trotz einiger herausragender Ideen schlecht geschrieben und verletzten die Regeln der Fachwelt bei der Nennung früherer Arbeiten, manche seien sogar falsch. Die Sorge, ganze Teilgebiete könnten durch KI ausgehöhlt werden, hält er dennoch für übertrieben. Die Lösung zentraler Probleme markiere den Rand des aktuellen Wissens, nicht das Ende eines Fachs. Das Gegenteil zu behaupten sei so naiv, als hätte das Periodensystem die Chemie erledigt.
Warum Calegari zu mehr Ehrgeiz rät
Statt Pessimismus empfiehlt Calegari seinen Kolleginnen und Kollegen Ehrgeiz. Wer als erfahrener Mathematiker fürchte, von einer KI überholt zu werden, sei schlicht nicht ehrgeizig genug, schreibt er. KI senke die Kosten, neue Richtungen auszuprobieren, und belohne damit Breite und mutige Fragestellungen. Die Wahl lohnender Probleme könnte künftig wichtiger werden als das Herstellen von Beweisen.
Als historisches Beispiel nennt er die Klassifikation der endlichen einfachen Gruppen, ein jahrzehntelanges Großprojekt, das in den 1980er-Jahren verkündet und erst rund zwei Jahrzehnte später vollständig abgeschlossen wurde. Danach sei das Interesse an dem Gebiet gesunken, obwohl reiche Fragen offen geblieben seien. Mathematikerinnen und Mathematiker kontrollierten zwar nicht die KI-Konzerne, wohl aber Berufungen, Fachzeitschriften und Ausbildung, und genau dort müsse man ansetzen.
Wie die Fachwelt auf die KI-Beweise reagiert
Der Beitrag ist Teil einer Reihe von Gastbeiträgen zu KI und Mathematik, die Tao seit September auf seinem Blog veröffentlicht. Die Debatte war schon zuvor scharf geführt worden. Im September hatten 28 Trägerinnen und Träger der Fields-Medaille, der höchsten Auszeichnung der Mathematik, einen offenen Brief unterzeichnet, wonach die Ziele der KI-Unternehmen und jene der mathematischen Gemeinschaft „schwerwiegend auseinanderklaffen“. Zu den Unterzeichnern gehören neben Tao auch Peter Scholze, Maryna Viazovska und der österreichisch-britische Mathematiker Martin Hairer.
Ebenfalls im September hatte OpenAI eine Arbeit zu den Navier-Stokes-Gleichungen vorgelegt, einem der sieben Millennium-Probleme, für deren Lösung das Clay Mathematics Institute je eine Million Dollar ausgelobt hat. Auf der Seite des Instituts wird das Problem weiterhin als offen geführt. Calegari selbst sieht die Mathematik im Rampenlicht: Das öffentliche Interesse sei groß, „die Welt schaut auf uns“.
Quellen
Frank Calegari auf What’s new (Blog von Terence Tao): Mathematics has changed. Let’s act like it. (1. November 2026)
OpenAI auf GitHub: openai/math (Oktober 2026)
NYU Shanghai RITS: OpenAI Drops 722 Math Manuscripts From an Unreleased Model (9. Oktober 2026)
Math and AI: A Severe Misalignment of AI in Mathematics (11. September 2026)
Clay Mathematics Institute: Navier-Stokes Equation (2026)