Zusammenfassung:
Weniger als einen Monat nach der letzten Veröffentlichung von Hunderten von Artikeln kündigte OpenAI am 26. Oktober drei weitere „große“ Ergebnisse in den Bereichen Mathematik, Informatik und Physik an und versuchte erstmals, den Verständnis- und Veröffentlichungsprozess der Ergebnisse als „Hirte“ von externen Experten leiten zu lassen.
Der größte Unterschied zum vorherigen Ansatz ist die Differenzierung der Freigabestrategien: Für Ergebnisse in Informatik und Physik lädt OpenAI externe Experten ein, ein Team zur Interpretation der Ergebnisse zu leiten; Bei mathematischen Problemen empfehlen Experten, die KI-Ausgabe direkt öffentlich zu machen und den Forschern die Organisation ihrer eigenen Interpretationsarbeit zu überlassen. OpenAI positionierte die drei Manuskripte in seinem offiziellen Blog als eine Art „Original-Forschungsdaten“ und gab zu, dass „noch nicht bekannt ist, welche der drei Methoden am nützlichsten ist“.
Unter den drei Ergebnissen zielen die mathematischen Ergebnisse auf die harmonische Analyse ab. Sogge schlug 1991 die „lokale Glättevermutung“ vor, um das Verhalten von Wellen bei der Fokussierung zu diskutieren – die extremste Fokussierung muss nur von kurzer Dauer sein, und die Fokussierungsintensität ist in zufälligen Momenten viel geringer als im schlimmsten Fall. Da diese Vermutung äußerst grundlegend ist, enthält sie sowohl die Kakeya-Vermutung als auch die Stein-Grenzvermutung. Im Jahr 2019 bewiesen Guth, Wang und Zhang die zweidimensionale Situation, und im Jahr 2025 bewiesen Wang und Zahl die dreiteilige Kakeya-Vermutung; und das Modell von OpenAI lieferte den Beweis der lokalen Glättevermutung in jeder Dimension und löste so die Kakeya-Vermutung und die Stein-Grenzvermutung in allen Dimensionen. Der neue Beweis basiert auf einer neuen partiellen Hilfsdifferentialgleichung. Die Modellausgabe erfolgte am 18. Oktober 2026 und die Lean-Formalisierung wurde am nächsten Tag abgeschlossen.
In der Informatik deuten die Ergebnisse auf eine Falsifizierung der „Exponential Time Hypothesis“ (ETH) hin. ETH ist eine langfristige Vermutung über die rechnerische Komplexität der Erfüllbarkeit boolescher Formeln. Es hängt eng mit dem P-NP-Problem zusammen. Es wurde in der Vergangenheit in zahlreichen Arbeiten verwendet, um bedingt schwierige Ergebnisse in der Graphentheorie, der Computerbiologie, Datenbanken, der Computergeometrie und anderen Bereichen abzuleiten. OpenAI behauptet, dass sein System beweist, dass ETH nicht wahr ist, und hat die Verifizierung in Lean abgeschlossen: Das Papier gibt einen deterministischen Algorithmus an, der die Anzahl der erfüllenden Zuweisungen der CNF-Formel mit fester Breite in subexponentieller Zeit genau zählen kann und nur den Polynomraum einnimmt. Der 3-SAT-Fall stellt eine Widerlegung der ETH dar. Diese Arbeit wurde von einer unabhängigen Arbeitsgruppe unter der Leitung von Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi und Ryan Williams untersucht und interpretiert. Impagliazzo und Paturi waren die ursprünglichen Antragsteller der ETH (in Zusammenarbeit mit Francis Zane). Auf Wunsch der Arbeitsgruppe wurden die entsprechenden Materialien umgehend veröffentlicht; OpenAI hat sich außerdem dazu verpflichtet, eine Konferenz zu finanzieren, um die Auswirkungen der Ergebnisse auf das gesamte Fachgebiet zu diskutieren. Der Gegenbeweis auf natürlicher Sprachebene wurde am 16. Oktober erstellt und am 17. Oktober formalisiert.
Die physikalischen Ergebnisse liefern einen strikten Existenzbeweis für bestimmte interagierende Quantenfeldtheorien, die Eichfelder und Fermionen in vier Dimensionen enthalten und die Quantenchromodynamik (QCD) sowie eine einheitliche und vollständige Version des Standardmodells abdecken. Die Arbeit baut auf Balabans Ansatz in der konstruktiven Quantenfeldtheorie auf und beinhaltet als Teilproblem auch einen Beweis für die Existenz einer reinen Yang-Mills-Theorie – letztere ist Teil des Millennium-Preis-Problems „Quantum Yang-Mills Theory“ des Clay Mathematics Institute. Das Standardmodell kann nicht auf beliebig kurze Entfernungen extrapoliert werden, und dieser Existenzbeweis gilt für die einfachste große vereinheitlichte Theorie, die die Eichfelder und Fermionen des Standardmodells umfasst. Diese Arbeit wurde von David Gross, Gewinner des Nobelpreises für Physik 2004, geleitet und umfasste Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov und Nikita Nekrasov; Jaffe hat zusammen mit Witten das Yang-Mills-Millennium-Problem aufgestellt und das Clay Institute of Mathematics mitbegründet, und Douglas verfolgt das Problem seit zwanzig Jahren. Die Arbeitsgruppe bittet darum, alle relevanten Kontakte an
[email protected]
zu senden . Der natürliche Sprachbeweis des Modells wurde am 9. September für die Existenz von Yang-Mills und am 18. September für QCD erbracht. Aufgrund der extrem hohen Länge und Komplexität wurde die Veröffentlichung auf den 16. Oktober verschoben, als die Lean-Formalisierung abgeschlossen war; Die Gruppe beschloss, die KI-generierten Produkte vorerst nicht offenzulegen, sondern das Papier selbst zu verfassen.OpenAI hat für diese externen Kooperationen vier Grundsätze festgelegt: Transparenz, keine Verpflichtung der Teilnehmer zur Unterzeichnung von Vertraulichkeitsvereinbarungen, freie Diskussion, Austausch von Zwischenprodukten und Veröffentlichung von Schlussfolgerungen; Nicht nach akademischen Auszeichnungen zu fragen, keine akademischen Anerkennungen für Entdeckungen anzustreben, die durch interne Modelle generiert wurden, und Forscher zur Teilnahme einzuladen, bedeutet nicht, dass sie etwas getan haben. Erstellte die Originalbefunde; würdigt Beiträge, die Arbeitsgruppe erhält Anerkennung für das Verständnis, das sie aufgebaut hat, sowie für die Manuskripte und anderen Materialien, die sie verfasst hat, und ist dafür verantwortlich, die Forscher, Techniken und Ideen, auf die sie sich stützt, ordnungsgemäß zu zitieren; unabhängig, die Teilnahme ist freiwillig und unentgeltlich, Mitglieder sprechen nicht im Namen von OpenAI und OpenAI vertritt sie nicht.
Aber das Modell selbst ist umstritten. OpenAI erkennt an, dass die Wahl des anfänglichen „Hirten“ unweigerlich darüber entscheidet, wer zuerst teilnimmt, und zu Informationsasymmetrie führt, und begrüßt daher externe Meinungen zur Ausweitung der Beteiligung. Direktere Kritik kam von der AGMAI Mathematical Advisory Group, die von OpenAI selbst gegründet wurde: Erst am Vortag (25. Oktober) erklärte die Gruppe klar, dass sie „KI-Unternehmen empfiehlt, sich nicht die Praxis anzueignen, bestimmte Personengruppen zuerst für die Ausgabe zu bestimmen, und zwar mit der Begründung ungleichen Zugangs, der Anlehnung an den Ruf anderer und Voreingenommenheit bei der Auswahl.“
Im Hinblick auf die Unterstützung der wissenschaftlichen Forschung erwähnte OpenAI die zuvor angekündigte Investition von 5 Millionen US-Dollar in die Simons Foundation. Dieser Fonds wird von der Stiftung verwaltet und verteilt, um Seminare, Konferenzen und Sonderprogramme zu unterstützen, die Forschern helfen sollen, die durch KI generierten Ergebnisse zu verstehen und auf dieser Grundlage weiterzuarbeiten.
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