KI — und sie denkt doch!

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Ich hab das OpenAI-Video gestern Nacht angeschaut und musste kurz nachdenken, ob ich es ernst nehmen soll. Bei OpenAI und Mathe denkt man inzwischen reflexartig an Oktober 2025 — als Kevin Weil auf X verkündete, GPT-5 habe „zehn offene Erdős-Probleme gelöst", und Thomas Bloom, der die Website mit den Erdős-Problemen betreibt, ihnen öffentlich erklären musste, dass die Probleme bei ihm nur deshalb als „open" markiert waren, weil er die existierenden Papers noch nicht gefunden hatte. GPT-5 hatte keine Mathematik gemacht. Es hatte gegoogelt. Weil hat den Post gelöscht und OpenAI ein halbes Jahr später verlassen. Das war peinlich.

Diesmal ist es anders. Es geht um das Einheitsdistanzproblem, das Erdős 1946 gestellt hat: Wenn man n Punkte in die Ebene setzt — was ist die maximale Anzahl von Paaren, die genau den Abstand 1 zueinander haben? Die seit Jahrzehnten beste bekannte Konstruktion war ein schlichtes Quadratgitter, und man hat geglaubt, besser geht es nicht. Das OpenAI-Modell hat eine unendliche Familie von Konstruktionen gefunden, die das Quadratgitter schlägt — und dafür Werkzeuge aus der algebraischen Zahlentheorie benutzt, die kein Mensch in dieser Kombination an diesem Problem ausprobiert hätte.

Was den Unterschied zu letztem Jahr macht, ist nicht nur das Resultat. Es ist die Inszenierung. OpenAI hat den Blogpost nicht mit dem Modellnamen überschrieben, sondern mit Zitaten von Tim Gowers (Fields-Medaille), Noga Alon und zwei weiteren Mathematikern, die den Beweis kontrolliert haben. Das ist eine kleine Geste, aber sie sagt: „Glaub nicht uns. Glaub diesen Leuten." Genau das, was letztes Jahr gefehlt hat.

Und es kommt noch besser. Einer der Verifizierer, der eine Companion Note geschrieben hat, ist Thomas Bloom selbst — derselbe Bloom, der OpenAI im Oktober 2025 öffentlich zerlegt hat. Diesmal schreibt er, das Resultat zeige, „dass zahlentheoretische Konstruktionen viel mehr zu diesen Fragen zu sagen haben, als wir vermutet haben". Wenn dein härtester Kritiker zum Co-Autor wird, weil er überzeugt ist, dann ist das der stärkste denkbare Glaubwürdigkeitsbeweis. Besser hätte OpenAI es nicht inszenieren können.

Ich finde es bemerkenswert, weil es zeigt, dass OpenAI gelernt hat. Nicht nur das Modell — auch die Firma. Im Oktober haben sie geliefert, was sich gut twittern ließ. Jetzt liefern sie, was sich verifizieren lässt. Das ist ein Reifeschritt, von dem ich nicht sicher war, ob er kommen würde.

Die zweite Sache, die mir auffällt: Es ist kein Mathe-spezialisiertes Modell. Kein AlphaProof, kein Lean-Trainings-Stack, kein formale-Beweise-System. Es ist ein General-Purpose Reasoner, der nebenher Mathematik macht. Wenn das stimmt, und wenn es sich auf andere Probleme überträgt, dann ist das interessanter als die Lösung selbst. Es heißt, dass die „reasoning models", die seit ungefähr zwei Jahren das Hauptthema bei OpenAI und Anthropic sind, jetzt an einem Punkt sind, wo sie nicht mehr nur Olympiade-Aufgaben lösen, sondern echte offene Probleme angehen.

Ich bleibe vorsichtig. Eine geknackte Konstruktion ist keine geknackte Mathematik — die obere Schranke für das Problem steht weiter, das Modell hat nur die untere verbessert. Und Erdős hat anscheinend hunderte offene Probleme hinterlassen. Eines zu schlagen heißt nicht, dass die anderen folgen. Aber zum ersten Mal seit dem GPT-5-Debakel habe ich das Gefühl, dass die Geschichte, die OpenAI erzählt, mit dem übereinstimmt, was die Mathematiker bestätigen. Und das ist nicht selbstverständlich.

Quellen: - OpenAI: „An OpenAI model has disproved a central conjecture in discrete geometry" (20.05.2026) - Companion Paper von Noga Alon, Tim Gowers, Arul Shankar, Jacob Tsimerman - Companion Note von Thomas Bloom - TechCrunch: „Kevin Weil and Bill Peebles exit OpenAI" (17.04.2026) - eWeek: „GPT-5's Math 'Breakthrough' Gets F-Minus for Hype" (Okt. 2025) - TechTimes: „OpenAI Model Cracks 80-Year Erdős Conjecture, Verified by Its Harshest Previous Critic" (21.05.2026)

Quellen