KI-generierte Mathematik hat ein menschliches Problem

Von Hannah Press

Die Fortschritte im Bereich der KI-Mathematik haben einen weiteren Benchmark erreicht: OpenAI hat mehr als 700 Manuskripte eines noch unveröffentlichten Modells veröffentlicht – nur wenige Tage, nachdem Meta mehrere Artikel mit dem von Mathematikern mithilfe des „Muse Spark“-Modells verfassten Texten veröffentlicht hatte.

Warum das wichtig ist: KI produziert mathematische Forschungsergebnisse schneller, als Menschen sie lesen können. Frühere Gespräche drehten sich darum, wie Menschen die KI steuern und was wir verlieren, wenn sie sich zu schnell entwickelt. Die neueste Berechnungsmethode zur Lösung von Problemen hat weit über die Welt der Beweise und Theoreme hinaus Anwendung: Was passiert, wenn wir nicht mehr mithalten können?

Hintergrund der Meldung: Die mathematischen Manuskripte von OpenAI umfassen 372 Ergebnisfamilien, von denen laut Angaben des Unternehmens jede ein offenes Problem der Mathematik oder der theoretischen Informatik löst oder wesentliche Fortschritte bei dessen Lösung erzielt. Viele der Beweise wurden mittels Software auf logische Fehler überprüft. Andere hingegen nicht, und OpenAI räumt ein, dass diese Fehler enthalten könnten.

Was Experten dazu sagen: In der Folge von Mixture of Experts diskutiert die Runde diese Woche, was diese neuesten Fortschritte im Bereich der KI-generierten Mathematik für diejenigen bedeuten, die sich darin zurechtfinden müssen. IBM

Laut dem Kollegen Kush Varshney ist Mathematik mehr als nur Bruchrechnung und Multiplikation, wie wir es die meisten von uns in der Schule gelernt haben. „Es ist der Denkprozess, der sich in einer Welt abspielt, die durch bestimmte Axiome und Postulate definiert ist, und die Fähigkeit, zweifelsfrei und endgültig nachzuweisen, dass eine bestimmte Eigenschaft gilt“, erklärte er. „Es ist eine Reise des Verstehens.

Skyler Speakman, Senior Research Scientist bei IBM, wies darauf hin, dass die menschliche Aufmerksamkeit Grenzen hat. „Wir sind hier endliche Wesen“, erklärte er. „Ist das der Beginn eines Teufelskreises, in dem Menschen KI-generierte Inhalte sortieren müssen? Wir haben das bereits an anderer Stelle beobachtet, aber wird sich dieser Trend nun auch im Bereich der Mathematik wirklich durchsetzen?“

Zwischen den Zeilen: Wenn KI die Arbeit übernimmt, die Antworten zu finden, trägt der Mensch die Verantwortung, sie zu verstehen. Varshney verwies auf einen kürzlich erschienenen Artikel im Quanta Magazine, der die Idee aufwarf, dass Mathematiker zu Dolmetschern werden. „Es sind nicht die Menschen, die die Berechnungen durchführen, aber sie interpretieren sie und machen sie für den Rest der Menschheit verständlich“, erklärte er.

Die andere Seite: Utsav Dholakia, Forward Deployed Engineer bei IBM, vertrat die Ansicht, dass es vielleicht doch kein Verlust sei, wenn der Mensch den Anschluss verliere. „Ist es wirklich so schlimm, wenn es ein weiteres Tool gibt, eine andere Art von virtuellem, intelligentem Wesen, das uns helfen könnte, einige grundlegende Aspekte der Welt um uns herum aufzudecken?“, fragte er. „Vielleicht ist unser Gehirn gar nicht dafür ausgelegt, über drei oder vier Dimensionen hinaus zu denken.“

Was es zu beachten gilt: Bislang hat sich die KI mit Fragen befasst, die Mathematiker schon seit Jahrzehnten stellen. Speakman stellte die nächste große Frage: „Wann wird KI in der Lage sein, die neue mathematische Frage zu stellen?“

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