Streit um KI-Beweis: OpenAI weist Betrugsvorwurf zurück
Zwei Mathematiker werfen OpenAI vor, ihren Lösungsweg zum Navier-Stokes-Problem übernommen zu haben. OpenAI bestreitet das – und Terence Tao warnt.
Symbolbild: Zwei von hinten zu sehende Personen arbeiten an einer Tafel voller Strömungswirbel, daneben laufen eine abstrakte Turbulenzsimulation auf dem Monitor und ein kleiner Rechenknoten mit grünen Statuslichtern.
OpenAI weist den Vorwurf zurück, sein Modell habe beim Navier-Stokes-Beweis den Lösungsweg zweier Mathematiker übernommen – belegt ist die Sache bislang von keiner Seite.
Auf einen Blick
- Navier-Stokes ist eines von sieben Millennium-Problemen; das Clay Mathematics Institute lobte im Jahr 2000 eine Million Dollar aus.
- OpenAI gab am Dienstag an, die Gleichung in 88 Stunden gelöst zu haben – mit über 10.000 KI-Agenten und 130 Milliarden Tokens.
- Tristan Buckmaster (New York University) und Levent Alpöge (Anthropic) nennen das Vorgehen „absoluten akademischen Betrug“.
- OpenAI-Forscher Sébastien Bubeck sagt, weder die Prompts noch die Ergebnisse der beiden seien verwendet worden.
- Terence Tao warnt auf Mastodon, solche Fälle könnten Forschende davon abhalten, laufende Arbeiten offen zu teilen.
OpenAI weist den Vorwurf zurück, sein Modell habe beim Navier-Stokes-Beweis den Lösungsweg zweier Mathematiker übernommen. Belegt ist der Vorgang bislang von keiner Seite. Öffentlich vorliegen zwei sich widersprechende Darstellungen und ein Beweis, dessen Prüfung aussteht.
Worum es geht
Die Navier-Stokes-Gleichungen beschreiben, wie sich Flüssigkeiten und Gase bewegen. Seit den Arbeiten von Henri Navier (1822) und George Gabriel Stokes (1845) ist offen, ob unter allen Bedingungen eine eindeutige Lösung existiert. Das Clay Mathematics Institute nahm die Frage im Jahr 2000 in seine Liste der sieben Millennium-Probleme auf und setzte eine Million Dollar aus.
Am Dienstag erklärte OpenAI, ein Modell habe die Frage in 88 Stunden bearbeitet – nach Unternehmensangaben mit über 10.000 KI-Agenten, 130 Milliarden Tokens und Rechenkosten in Millionenhöhe. Forschungsleiter Mark Chen sprach von einem Meilenstein.
Der Vorwurf
Kurz vor der Ankündigung meldeten sich Tristan Buckmaster (New York University) und Levent Alpöge, der bei Anthropic angestellt ist. Beide sagen, sie hätten ihren eigenen Ansatz zuvor in OpenAI-Werkzeuge eingegeben; Buckmaster nutzte dabei Codex. Ihre Schlussfolgerung: Das Material sei in die Arbeit des Unternehmens eingeflossen. Buckmaster nennt das „absoluten akademischen Betrug“.
Buckmaster wirft OpenAI zudem vor, nach dem Bekanntwerden seiner Forschung Druck ausgeübt und darauf gedrungen zu haben, Alpöge wegen dessen Arbeitgeber von der Autorenliste zu nehmen; dabei sei auch von Folgen für die Karriere die Rede gewesen. Alpöge berichtet, er habe ein Gespräch auf dem Flur mitgehört, in dem ihm im Gegenzug ein Anteil am Millennium-Preis in Aussicht gestellt worden sei.
Die Gegendarstellung
OpenAI-Forscher Sébastien Bubeck erklärt, das Unternehmen habe „weder ihre Prompts noch ihre Ergebnisse“ verwendet. Er bestreitet, Alpöge aus dessen eigener Arbeit habe streichen zu wollen: Es sei um die Autorenschaft an OpenAIs eigener Fassung gegangen. Für die Bemerkung über mögliche Karrierefolgen entschuldigt er sich und spricht von einer sehr schlechten Wortwahl.
Sam Altman bestätigt, dass sein Unternehmen aktiv wurde, nachdem Gerüchte über eine Lösung durch Anthropic-Modelle kursierten. OpenAI hält ein Training auf den eingegebenen Entwürfen für unwahrscheinlich, räumt aber ein, ein Beitrag anonymisierter Daten zur Modellverbesserung lasse sich nicht ausschließen.
Warum das über einen Beweis hinausgeht
Terence Tao warnt auf Mastodon vor der Dynamik dahinter: Schon das Gerücht, jemand arbeite an einem Problem, könne einen massiven KI-gestützten Vorstoß auslösen, bevor das ursprüngliche Projekt reif sei. Die Folge wäre, dass Forschende laufende Arbeiten für sich behalten – nach seinen Worten eine Umkehr von „Jahrhunderte(n) der Tradition offener Wissenschaft“.
Praktisch trifft das jeden, der unveröffentlichte Arbeit in ein kommerzielles KI-Werkzeug eingibt. Ein Opt-out aus dem Training ist eine Zusage, kein Nachweis: Kein Labor hat bisher öffentlich belegt, dass eingegebenes Material nicht doch im nächsten Modell landet.
Was offen bleibt
Keine der beiden ausgewerteten Quellen berichtet von einer abgeschlossenen unabhängigen Prüfung des Beweises. Ob OpenAIs Fassung mathematisch trägt, ist damit ebenso ungeklärt wie die Frage, ob die eingegebenen Entwürfe tatsächlich in das Modell gelangten. Beide Punkte stehen derzeit als Behauptung gegen Behauptung.
Häufige Fragen
Hat OpenAI das Navier-Stokes-Problem gelöst?
OpenAI sagt ja. Eine abgeschlossene unabhängige Prüfung des Beweises wird in den ausgewerteten Quellen nicht berichtet, und Mathematiker melden Zweifel an.
Was wirft Tristan Buckmaster OpenAI vor?
Er sagt, OpenAI habe den Lösungsansatz übernommen, den er und Levent Alpöge zuvor in OpenAI-Werkzeuge eingegeben hatten, und nennt das akademischen Betrug. OpenAI bestreitet die Verwendung.
Ist es riskant, unveröffentlichte Forschung in ein KI-Tool einzugeben?
Der Fall zeigt das Risiko: Ein Opt-out vom Training ist eine Zusage des Anbieters, aber kein von außen prüfbarer Nachweis. Für sensible Vorarbeiten ist das der entscheidende Punkt.
