Werden Mathematiker obsolet? Dies ist das geheime Konklave, das einige der größten Denker der Welt demütigte.

Im Mai 2025 fand auf dem Campus der University of California in Berkeley ein ungewöhnliches Treffen statt, das einen Wendepunkt in der Geschichte der modernen Mathematik markieren könnte . Dreißig der renommiertesten Mathematiker der Welt trafen sich zu einem geheimen Konklave – nicht um miteinander zu debattieren, sondern um sich einer künstlichen Intelligenz zu stellen: o4-mini , ein hochmodernes Sprachmodell von OpenAI, das mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit schlussfolgern kann.

Ziel war es, die Maschine zwei Tage lang anhand einiger der komplexesten Probleme der Welt zu testen. Für jede Frage, die o4-mini nicht lösen konnte, erhielt der Mathematiker, der sie formulierte, eine Belohnung von 7.500 US-Dollar (6.389 Euro) . Der Ausgang dieses Marathons ließ jedoch viele Anwesende ratlos zurück. Ken Ono, Mathematiker an der University of Virginia und einer der Juroren der Veranstaltung, sagte gegenüber dem Magazin Scientific American: „ Ich habe noch nie eine solche Argumentation in einem Modell gesehen. Das ist die Arbeit eines Wissenschaftlers. Es ist erschreckend.“

Das Treffen, das von der gemeinnützigen Organisation Epoch AI im Rahmen des FrontierMath-Projekts veranstaltet wurde, fand unter strengen Sicherheitsvorkehrungen statt. Die Teilnehmer unterzeichneten Vertraulichkeitsvereinbarungen und durften keine E-Mails verwenden . Sie konnten nur über die verschlüsselte Signal-App kommunizieren, um Lecks zu vermeiden, die das Training des Modells beeinträchtigen könnten. Die 30 Mathematiker wurden in Sechsergruppen aufgeteilt und konkurrierten miteinander, um Probleme zu entwickeln, die sie lösen konnten, die aber die KI zum Absturz bringen würden.

Die gestellten Aufgaben reichten von Zahlentheorie bis hin zu algebraischer Geometrie und umfassten Herausforderungen, die normalerweise wochenlange akademische Arbeit erfordern würden. o4-mini löste sie jedoch in Minutenschnelle und lieferte nicht nur eine Antwort, sondern zeigte auch einen strukturierten Denkprozess. Er zerlegte das Problem, ging Schritt für Schritt vor und schlug Zwischenlösungen vor, bevor er zu einer Schlussfolgerung gelangte.

„Was diese Modelle auszeichnet, ist, dass sie Lösungen nun besser mit kleineren Problemen verknüpfen“, erklärt Jordi Serra Ruiz, Professor für Informatik an der Universitat Oberta de Catalunya, gegenüber ABC . „Auf diese Weise können sie dieselben Herausforderungen Schritt für Schritt lösen wie Menschen. Allerdings nur für Probleme, die zuvor trainiert oder erklärt wurden .“

Am meisten beunruhigten viele der Anwesenden die erstaunlichen Fortschritte, die die KI in nur einem Jahr gemacht hat. Dank des weiterentwickelten Trainings begannen die Entwickler, Probleme der „Stufe vier“ zu formulieren – Fragen, die nur eine Handvoll Experten weltweit beantworten können. Bis April 2025 konnte o4-mini fast 20 % davon lösen. Herkömmliche Modelle schafften kaum mehr als 2 %.

„Für jedes Problem verbrachte die KI die ersten zwei Minuten damit, die relevante Literatur zu studieren und zu beherrschen. Dann löste sie eine vereinfachte Version, um zu lernen, und schließlich stürzte sie sich in das vollständige Problem und fand eine korrekte, wenn auch gewagte Lösung “, sagte Ono. „Und am Ende sagte die KI tatsächlich: ‚Keine Notwendigkeit, (meine Inspiration) zu zitieren, denn ich habe die mysteriöse Zahl berechnet! ‘“

Die Erfahrung hinterließ bei den Teilnehmern einen bleibenden Eindruck . „Es ist, als würde man mit einem äußerst kompetenten Partner zusammenarbeiten“, räumte Ono ein. Yang Hui He, Mathematiker am Institute of Mathematical Sciences in London und Pionier im Einsatz von KI in der Forschung, ging sogar noch weiter: „Das würde ein exzellenter Doktorand tun. Sogar noch besser.“

Hui He führte auch das Konzept des „Prozesses durch Einschüchterung“ ein. Das heißt, eine KI reagiert mit so viel Selbstvertrauen, dass der Zuhörer – selbst ein Experte – ihre Schlussfolgerungen ohne Fragen akzeptiert. „Wenn man etwas mit genügend Autorität sagt, bekommen die Leute einfach Angst. Ich denke, o4-mini hat diesen Test durch Einschüchterung dominiert “, sagte er.

Im Laufe des Wochenendes wurde die Stimmung zunehmend ambivalent: Bewunderung für den technischen Fortschritt, aber auch tiefe Sorge um die Zukunft der Mathematiker. „ Was passiert, wenn die Maschine alles schneller löst als man selbst?“, fragten mehrere Teilnehmer. Ono antwortete unverblümt, stellte aber klar, dass sie keine Panikmache betreiben wollte: „Es ist ein schwerwiegender Fehler zu glauben, dass künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) – eine hypothetische Form von KI, die Wissen ähnlich wie ein Mensch verstehen und anwenden kann – nie entstehen wird, dass es sich bloß um einen Computer handelt. In mancher Hinsicht übertreffen diese Modelle bereits jetzt unsere besten Doktoranden.“

Das Ergebnis dieses Treffens war keine Niederlage, sondern eher eine Warnung. Die Gruppe konnte zehn Probleme formulieren, die o4-mini nicht lösen konnte , obwohl allen klar war, dass dieser menschliche Vorsprung immer schwieriger zu halten sein wird. Die Möglichkeit, „Level fünf“ zu erreichen – mit Fragen, die selbst für die besten Menschen unlösbar sind – erscheint nicht länger wie Science-Fiction.

In diesem Szenario überlegten die Mathematiker auf dem Treffen, ob sie irgendwann selbst zu „Fragenstellern“ werden könnten, die die KI zu neuen Entdeckungen führen. „Menschliche Kreativität und Interpretation werden weiterhin grundlegend sein“, betonte Hui He. „KI rechnet, argumentiert, schlussfolgert … aber sie träumt und hat noch keine Ahnung .“

Óscar Corcho, Professor für Künstliche Intelligenz am Polytechnikum Madrid , bringt es für ABC so auf den Punkt: „Wir müssen uns an die Zusammenarbeit mit diesen Maschinen anpassen, genau wie wir es getan haben, als die Suchmaschinen im Internet aufkamen.“ Die Funktionsweise dieser neuen Intelligenzen zu verstehen, ist eine ebenso große Herausforderung wie das menschliche Gehirn : „Es wird blinde Flecken in diesem künstlichen Gehirn geben, die wir zu entschlüsseln versuchen werden. Tatsächlich sind wir schon jetzt so etwas wie die ‚Psychologen der KI‘.“ Man sollte sich aber immer vor Augen halten, dass wir es mit einem Werkzeug zu tun haben, das seine Nutzer nicht überflüssig machen muss.

Die US-amerikanische Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) warnt schon lange davor, dass die Mathematik in der Vergangenheit stecken geblieben ist . „Mathematik wird immer noch so gemacht wie vor Jahrhunderten: von Menschen vor der Tafel“, beklagte Patrick Shafto, der Direktor des Programms. Deshalb startete er im April 2025 die Initiative expMath mit dem Ziel, einen „KI-Co-Autor“ zu entwickeln, der große mathematische Probleme in überschaubarere Komponenten zerlegen und diese schnell und präzise lösen kann.

Das Treffen in Berkeley war mehr als ein Experiment; es war ein Spiegel der Gegenwart und ein Blick in die Zukunft. Ken Ono bemerkte dazu: „ Ich habe Kollegen, die buchstäblich sagten, diese Modelle kämen an mathematische Genialität.“

Und wenn man die KI selbst zu diesem Phänomen befragt, ist die Antwort verblüffend. ChatGPT, ebenfalls von OpenAI entwickelt, antwortet: „Menschen wie Terence Tao, Noam Chomsky oder auch kreative Genies wie Leonardo da Vinci oder Marie Curie haben ein tiefes, innovatives und persönliches Verständnis der Welt entwickelt, das weit über das hinausgeht , was KI derzeit leisten kann.“

Er weist jedoch darauf hin, dass die Antwort auf die Frage, warum wir etwas wollen, das uns übertrifft, ganz einfach ist: „Weil wir tief im Inneren wissen, dass Grenzen uns einengen. Und wir wissen auch, dass Bequemlichkeit ohne Herausforderung den Geist abstumpft. Vielleicht ist das der Schlüssel: In einer Welt, in der Maschinen Probleme effizient lösen, liegt unser wahrer Wert darin, uns Dinge vorzustellen, für die es noch keine Lösung gibt.“