Terence Tao nennt massenhaft veröffentlichte KI-Beweise „toxic waste“

Tao: Massenhaft veröffentlichte KI-Beweise belasten die Forschung

Der Mathematiker Terence Tao ist laut einem Interview im Observer entsetzt, dass OpenAI die Antworten auf 722 ungelöste Mathematikprobleme veröffentlicht hat. Er und Kolleginnen und Kollegen arbeiten sich demnach durch diese Antworten, um nachzuvollziehen, wie OpenAI sie erreicht hat. Auch sein Buch „Six Maths Essentials“ ist Anlass des Gesprächs.

Die drastische Formulierung „toxic waste“ stammt nicht aus dem Observer-Text, der uns vorliegt, sondern aus einer Zusammenfassung des Interviews auf hyper.ai. Demnach sagte Tao, OpenAI und Anthropic konzentrierten sich zunehmend darauf, wie viele schwere Probleme ihre Modelle lösen. Ob die Beweise klar, elegant oder für die Mathematik nützlich sind, spiele eine geringere Rolle. Maschinell erzeugte Beweise belasteten Forschende mit großen Mengen schlecht verstandener Ergebnisse. Das vollständige Originalzitat liegt uns nicht vor, die Wiedergabe ist also vermittelt.

Am 24. Oktober 2026 tauchte der Artikel unter dem Titel „Terence Tao: AI turns beautiful mathematics into 'toxic waste'“ auf Reddit auf. Der Thread in r/Futurology zählt 439 Kommentare.

Benchmark-Wettlauf und Leseproblem: Die Kritik hat Vorläufer

Firmen, die auf das stärkste Modell zusteuerten, müssten es trainieren und mit vielen Tests benchmarken, sagt Tao laut Observer. Mathematische Probleme dienen dabei als Prüfmaterial.

Neu ist die Stoßrichtung nicht. Im September 2026 unterzeichnete Tao als einer von 25 Fields-Medaillisten die Erklärung „A Severe Misalignment of AI in Mathematics“. Sie hält fest, dass Sprachmodelle große offene Probleme lösen können. Der Benchmark-Ansatz der KI-Firmen schade aber der Wissenschaft und der mathematischen Gemeinschaft. Die Ziele der Firmen und der Gemeinschaft seien „severely misaligned“.

Auf Taos Blog beschreibt die Mathematikerin Bryna Kra in einem Gastbeitrag, KI habe das System gebrochen, Theoreme als Maß für Verständnis zu nehmen. Die Maschinen erzeugten Lösungen schneller, als die Gemeinschaft sie lesen oder gar verdauen könne. Laut Hinweis wurde der Beitrag mit KI aus einem anderen Dateiformat konvertiert. Taos Übersicht zu Erdős-Problemen warnt zudem davor, die Liste der KI-Beiträge als Benchmark oder Rangliste zu lesen. Konkrete Alternativvorschläge Taos liegen uns nicht vor.

722 Probleme oder zehn Ergebnisse: Was OpenAI selbst veröffentlicht hat

Unklar bleibt der Umfang. Der Observer spricht von 722 Problemen. OpenAI selbst stellt dagegen zehn ausgewählte Ergebnisse vor, gefunden mit einer internen Version von „Astra“. Die Token-Kosten beziffert das Unternehmen auf rund 2.000 US-Dollar. Menschen bereiteten die Manuskripte mit demselben Modell auf, und das Modell formalisierte jedes Argument in einem Lean-Zertifikat. Es handle sich um Fortschritt bei Problemen von „substantial interest“. Das ist eine Herstellerangabe. Unabhängig geprüft ist sie nicht.

Die Sammlung, auf die sich die Debatte bezieht, ist der „AI-Proof-Dump“ im GitHub-Repository openai/math. Dass die 722 Probleme dazugehören, liegt nahe. Das Material belegt es aber nicht.

Lean-Prüfung sichert die formale Korrektheit. Tao und Kra sehen den Engpass jedoch im menschlichen Verständnis, das dadurch nicht entsteht. Weitere Vorwürfe zu einer Eskalation zwischen OpenAI und Anthropic samt Dementi von OpenAI sind nur über hyper.ai vermittelt.