LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI hat kürzlich für Aufsehen gesorgt, als es behauptete, dass GPT-5 bedeutende mathematische Probleme gelöst habe. Diese Behauptungen wurden jedoch schnell zurückgezogen, nachdem führende Experten der KI-Branche, darunter der CEO von DeepMind, Demis Hassabis, und Meta AI-Chef Yann LeCun, die Kommunikation kritisierten.
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OpenAI hat kürzlich mit einer Behauptung für Aufsehen gesorgt, die sich als voreilig herausstellte. Ein Tweet von Kevin Weil, einem Manager bei OpenAI, verkündete, dass GPT-5 Lösungen für zehn bisher ungelöste Erdős-Probleme gefunden habe. Diese Aussage wurde jedoch schnell zurückgezogen, nachdem prominente Stimmen aus der KI-Community, darunter DeepMind-CEO Demis Hassabis, die Kommunikation als schlampig bezeichneten.
Die ursprüngliche Behauptung ließ vermuten, dass GPT-5 eigenständig mathematische Beweise für komplexe Probleme der Zahlentheorie erbracht habe. Dies wäre ein bedeutender wissenschaftlicher Durchbruch gewesen und hätte das Potenzial von generativer KI zur Entdeckung neuer Lösungen unterstrichen. Doch die Realität sah anders aus: GPT-5 hatte lediglich bestehende Forschungsergebnisse zusammengetragen, die dem Mathematiker Thomas Bloom, Betreiber der Website erdosproblems.com, nicht bekannt waren.
Die Episode wirft ein Licht auf die Herausforderungen, denen sich OpenAI gegenübersieht. Kritiker wie Yann LeCun von Meta AI wiesen darauf hin, dass OpenAI sich von seinem eigenen Hype mitreißen ließ. Die ursprünglichen Tweets wurden größtenteils gelöscht, und die Forscher räumten ihren Fehler ein. Diese Ereignisse verstärken den Eindruck, dass OpenAI unter Druck steht und in seiner Herangehensweise unvorsichtig ist.
Abseits der Kontroversen zeigt sich jedoch, dass GPT-5 als Recherchewerkzeug nützlich ist, insbesondere bei der Suche nach relevanten wissenschaftlichen Arbeiten. Der Mathematiker Terence Tao sieht hierin das unmittelbare Potenzial von KI in der Mathematik: nicht in der Lösung der schwierigsten offenen Probleme, sondern in der Beschleunigung mühsamer Aufgaben wie der Literaturrecherche. Während es einige isolierte Fortschritte bei schwierigen Fragen gibt, bleibt menschliche Expertise entscheidend für die Überprüfung und Integration von KI-generierten Ergebnissen in die reale Forschung.
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