KI-Blitzangriff führt die Wissenschaft in unbekanntes Terrain

«Manchmal haben die Leute eine falsche Vorstellung von der Mathematik und glauben, dass sie von Computern überholt wird», sagte der Mathematiker Alain Connes im Jahr 2000.

Er erklärte damit, warum ein Team angesehener Mathematiker Belohnungen von jeweils einer Million Dollar für die Lösung von sieben besonders schwierigen mathematischen Problemen ausgesetzt hatte. Diese Millennium-Preis-Probleme, so Connes, «sind für Computer völlig unzugänglich».

Doch die Computer wurden besser. Anfang September gab das amerikanische Unternehmen OpenAI bekannt, dass eines seiner internen KI-Modelle ein Millennium-Preis-Problem gelöst habe: das Navier-Stokes-Existenz- und Glattheitsproblem, das sich mit der Bewegung von Flüssigkeiten befasst.

Es war erst das zweite dieser Probleme, das gelöst wurde, und das erste, dessen Lösung einer Maschine gelang. Mathematiker hatten sich seit mindestens einem Jahrhundert mit diesem Problem herumgeschlagen. Die KI löste es in 88 Stunden.

719 Arbeiten an einem einzigen Tag

Dann kam das, was Álvaro Lozano-Robledo, Mathematiker an der University of Connecticut, als «den möglicherweise wichtigsten Tag in der bisherigen Geschichte der Mathematik» bezeichnete.

Am 6. Oktober veröffentlichte OpenAI eine Flut von 719 wissenschaftlichen Arbeiten, in denen Lösungen beschrieben wurden, die dasselbe Modell für mindestens 372 weitere seit Langem ungelöste Probleme gefunden hatte. Kein Forschungsgebiet hat je etwas Vergleichbares erlebt.

«Der Schock ist immens»

Viele Mathematiker sind darüber alles andere als begeistert. «Der Schock ist immens», schrieb Hugo Duminil-Copin, Mathematiker an der Universität Genf, der 2022 die Fields-Medaille erhielt, die höchste Auszeichnung in der Mathematik. «Ich bin wie gelähmt.»

In einer Stellungnahme, die kurz nach der Ankündigung zur Lösung des Navier-Stokes-Problems veröffentlicht und inzwischen von mehr als 8000 Forschern unterzeichnet wurde, bezeichneten Duminil-Copin und 27 weitere Fields-Medaillengewinner die Situation als «schwerwiegende Fehlausrichtung der KI in der Mathematik».

Sie befürchten die Risiken, die von Lösungen ausgehen, die sich dem menschlichen Verständnis entziehen. Sollte diese Entwicklung ungebremst weitergehen, würde die KI «das Fachgebiet sterilisieren», warnt Martin Hairer von der EPFL in Lausanne, ein weiterer Unterzeichner.

Überraschende Reaktionen

Dass die mathematischen Durchbrüche der KI solche Reaktionen hervorgerufen haben, erscheint auf den ersten Blick seltsam. Antworten auf seit Langem offene Fragen zu finden, ist ein Fortschritt für die Menschheit.

Natürlich haben auch Mathematiker ein Eigeninteresse daran, Veränderungen entgegenzuwirken, die ihre berufliche Laufbahn beeinträchtigen könnten. Doch ihre Argumente lassen sich nicht einfach als Eigeninteresse abtun – und geben einen Vorgeschmack auf die Umwälzungen, die bald in vielen wissenschaftlichen Disziplinen bevorstehen könnten.

Die kritischen Mathematiker argumentieren, dass die Konzentration auf Lösungen die Bedeutung der Suche nach ihnen vernachlässigt. Die Auseinandersetzung mit offenen Problemen treibt die Entwicklung neuer Werkzeuge und Techniken voran, von denen sich einige später weit über ihren ursprünglichen Zweck hinaus als nützlich erweisen könnten.

So wurden beispielsweise imaginäre Zahlen, deren Quadrat negativ ist, von Mathematikern des 16. Jahrhunderts als «ebenso subtil wie nutzlos» beschrieben. Heute bilden sie die Grundlage der Elektrotechnik, der Quantenphysik und vieler weiterer Bereiche.

«Ein Frankenstein aus Forschungsarbeiten»

Die Hunderte neuen wissenschaftlichen Arbeiten von OpenAI hätten ihnen keine überraschenden Ideen oder neuen Forschungsansätze geliefert, kritisieren die Mathematiker.

KI sei nicht besonders gut darin, zu erklären, wie sie zu ihren Ergebnissen gelangt, sagt Luis Martínez-Zoroa, Mathematiker an der CUNEF-Universität in Madrid und führender Experte für das Navier-Stokes-Problem. Er beschreibt die 166-seitige Arbeit der KI, in der sie ihren Lösungsweg darlegt, als «eine Art Frankenstein aus verschiedenen Forschungsarbeiten», der alles andere als verständlich sei.

KI verändert auch die Physik

Die Mathematik ist nicht das einzige Fachgebiet, dem Umbrüche bevorstehen. Eine im Januar in «Nature» veröffentlichte Analyse von 41,3 Millionen wissenschaftlichen Arbeiten aus verschiedenen naturwissenschaftlichen Disziplinen ergab, dass Forscher KI immer schneller in ihre Arbeit integrieren.

Laut David Tong von der Universität Cambridge hat KI die Arbeitsweise theoretischer Physiker bereits dramatisch verändert. «Wenn es um Berechnungen geht, ist es inzwischen selbstverständlich, auf ein grosses Sprachmodell zurückzugreifen», sagt er. «Das war vor drei Monaten noch nicht so.»

Am 25. September gab Anthropic, ein weiteres KI-Unternehmen, bekannt, dass sein Modell «Claude» bei der Berechnung der Wechselwirkungen zwischen bestimmten Gruppen von Teilchen neue Massstäbe gesetzt habe.

Mehr Publikationen, weniger Themenvielfalt

Wissenschaftler, die KI einsetzen, scheinen damit Erfolg zu haben: Die «Nature»-Studie zeigte, dass diejenigen, die diese Technologie nutzen, mehr veröffentlichen und häufiger zitiert werden.

Doch obwohl dies für einzelne Forscher von Vorteil ist, verringerte der Einsatz von KI die Bandbreite der untersuchten Themen um fast 5 Prozent und den Austausch der Wissenschaftler mit den Arbeiten anderer um 22 Prozent.

James Evans, KI-Forscher an der University of Chicago und einer der Autoren der Studie, beschreibt dies als eine «Abschottung» von Forschungsgebieten.

Das deckt sich mit den Ergebnissen einer kürzlich von Google durchgeführten Umfrage unter mehr als 600 Wissenschaftlern. Fast die Hälfte der Befragten gab an, dass KI sie zu sichereren, eher schrittweisen Forschungsprojekten dränge, die mit hoher Wahrscheinlichkeit rasch veröffentlichbare Ergebnisse liefern. Nur 28 Prozent waren der Meinung, dass KI es ihnen ermögliche, spekulativere Forschungsarbeiten zu verfolgen.

Wissenschaftlicher Fortschritt erfordert beides. Doch oft sind es gerade die risikoreicheren Forschungsvorhaben, die zu den tiefgreifendsten Durchbrüchen führen.

Wenn KI selbstständig Forschung betreibt

Weitere Risiken ergeben sich daraus, dass KI in der Wissenschaft eine immer grössere Rolle spielt, sagt Hector Zenil, Informatiker am King’s College London.

In einem im Februar in «Frontiers in Artificial Intelligence» veröffentlichten Artikel entwerfen Zenil und Evans ein Zukunftsszenario, in dem KI-Modelle – ergänzt durch Robotik – den gesamten wissenschaftlichen Forschungsprozess selbstständig durchlaufen können.

Das bedeutet, dass sie eigenständig Messungen durchführen, Hypothesen aufstellen, diese im Labor überprüfen und ihre Ergebnisse auswerten, bevor der Prozess von Neuem beginnt.

Die Forscher warnen davor, dass dies die Wissenschaft auf unbekanntes Terrain führen könnte, auf dem die von Maschinen betriebene Forschung für Menschen nicht mehr nachvollziehbar ist.

Wissenschaftler als Archäologen der KI

In einer solchen Welt könnte es weiterhin möglich sein, die Ergebnisse der Maschinen auf ihre Richtigkeit zu überprüfen und sie vielleicht sogar zu nutzen. In einigen wenigen Fällen ist es Forschern beispielsweise bereits gelungen, auf den mathematischen Ergebnissen von OpenAI aufzubauen.

Dennoch wäre dies eine radikal neue Art der Forschung. Wissenschaftler könnten eines Tages zu einer Art Archäologen werden, sagt Zenil: Sie würden den Entdeckungen der KI nachgehen und versuchen herauszufinden, wie diese zustande gekommen sind.

Tong ist optimistisch, dass KI eine positive Kraft sein wird. Dennoch warnt er: «Ich bin mir nicht sicher, ob wir wirklich bereit sind für das, was in sechs Monaten oder einem Jahr auf uns zukommt.»

Die theoretische Physik ist eng mit der Mathematik verwandt und dürfte deshalb von allen Wissenschaften am ehesten vor ähnlichen Umwälzungen stehen.

Noch haben Mathematiker genug zu tun

Arbeitslos sind Mathematiker allerdings noch nicht. Gerade die Undurchsichtigkeit der Ergebnisse von OpenAI verspricht reichlich Arbeit bei der Überprüfung der KI-Methoden und der Frage, welche Ansätze sich als besonders fruchtbar erweisen.

Ausserdem, so sagen Mathematiker, sei KI zwar gut darin, Probleme zu lösen, habe aber nach wie vor Mühe mit kreativer Arbeit. Ob eine KI beispielsweise imaginäre Zahlen hätte erfinden können, bleibt unklar. Doch wie Connes gerade feststellen muss, unterschätzen Wissenschaftler das Potenzial dieser Technologie auf eigene Gefahr.

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Von Economist.com, übersetzt von 20 Minuten, veröffentlicht unter Lizenz. Der Originalartikel in englischer Sprache ist auf www.economist.com verfügbar.