OpenAI hat am 26. Oktober 2026 angekündigt, dass seine KI-Modelle drei mathematische und naturwissenschaftliche Probleme gelöst haben, darunter die Widerlegung der Exponential-Time-Hypothesis. Die Ergebnisse in den Bereichen harmonische Analysis, Komplexitätstheorie und Quantenfeldtheorie wurden teils in der formalen Sprache Lean verifiziert und lösen weltweite Debatten aus.
Künstliche Intelligenz Stürzt die Exponential-Time-Hypothesis
Im Zentrum der Informatik-Ergebnisse steht ein jahrzehntelang unerschütterliches Fundament.
Die von Russell Impagliazzo und Ramamohan Paturi im Jahr 1999 vorgeschlagene Exponential-Time-Hypothesis besagte, dass bestimmte schwierige Logikprobleme nicht wesentlich schneller gelöst werden können, als alle Kombinationen durchzuprobieren. OpenAI gibt an, dass die eigenen KI-Systeme diese Hypothese widerlegt haben.
Die Veröffentlichung hat in der Forschungsgemeinschaft für Aufruhr gesorgt. Der Informatikprofessor Peter Jonsson von der Linköping University erklärte, ein großer Teil seiner für eine anstehende Konferenz vorbereiteten Arbeit sei durch diesen Fortschritt hinfällig geworden. Ryan Williams, ein Experte für Komplexitätstheorie am MIT, arbeitet mit den Laboren zusammen, um die Ergebnisse zu überprüfen.
Ryan Williams, Forscher am MIT, erklärte gegenüber TechCrunch: „Manche Teile [des OpenAI-Beweises] sind, vielleicht kann man sagen, routinemäßig, aber dann ja, gibt es zwei oder drei fremd wirkende Teile, und es sind genau diese Teile, die ich gesehen habe und die mich denken ließen: Wow, das ist etwas, woran die gesamte Gemeinschaft gemeinsam arbeiten muss.
OpenAI hat die entsprechenden Materialien auf GitHub veröffentlicht, wobei sowohl eine vom Modell erstellte natürlichsprachliche Erklärung als auch der Lean-Beweis bereitstehen. Die Betreuung und Prüfung dieser Informatikergebnisse leitet ein Team, das neben Ryan Williams vom MIT auch aus den UC-San-Diego-Forschern Russell Impagliazzo und Ramamohan Paturi besteht, die die Hypothese im Jahr 1999 erst publiziert hatten. Die beteiligten Forscher betonten in einem offenen Brief, dass ihre Beteiligung keine Zertifizierung der Behauptung darstelle und ein derart bedeutsames Resultat eine sorgfältige, unabhängige Prüfung erodiere. Die Untersuchungen sollen unter anderem klären, wie schnell derartige Aufgaben tatsächlich gelöst werden können und ob sich daraus bessere Algorithmen ableiten lassen.
Mathematiker Prüfen Beweise der harmonischen Analysis
Neben der Komplexitätstheorie vermeldet das Unternehmen drei neue Entdeckungen in Mathematik, Informatik und Physik, die auch die harmonische Analysis betreffen.
Die KI bewies die lokale Glättungsvermutung, die 1991 von Christopher Sogge aufgestellt wurde, in allen räumlichen Dimensionen. Nach Angaben von OpenAI schließt dieser Beweis automatisch auch die Kakeya-Vermutung und Steins Einschränkungsvermutung ein. In vorangegangenen Jahren hatten Mathematiker wie Larry Guth, Hong Wang und Ruixiang Zhang 2019 die lokale Glättungsvermutung in zwei Dimensionen bewiesen, während Wang Hong und Joshua Zahl im Jahr 2025 die Kakeya-Vermutung in drei Dimensionen lösen konnten.
Die Beweise wurden in der Beweisassistenzsprache Lean formalisiert, die die syntaktische Korrektheit überprüft. Kritiker und Experten betonen jedoch, dass Lean lediglich prüft, ob der Beweis die in der formalen Sprache aufgestellte Aussage stützt, was jedoch keine automatische Garantie für völlige Fehlerfreiheit im mathematischen Sinn darstellt.
Physiker Halten Yang-Mills-Beweise Vorerst Zurück
Im Bereich der Physik präsentierte OpenAI mathematische Existenzbeweise für Quantenfeldtheorien, darunter die Quantenchromodynamik und die reine Yang-Mills-Theorie, welche ein wichtiges Millennium-Problem des Clay Mathematics Institute berührt.
Die Arbeiten beinhalten zudem einen Beweis für die Existenz der reinen Yang-Mills-Theorie, wobei ein Existenzbeweis allein nicht als Lösung für das gesamte Millennium-Problem beschrieben werden sollte. Im Gegensatz zu den Mathematik- und Informatikergebnissen, die direkt auf GitHub veröffentlicht wurden, entschied sich die Physik-Gruppe, die von einem Nobelpreisträger in Physik geleitet wird, dafür, die Veröffentlichung vorerst zurückzuhalten, um die Ergebnisse eigenständig auszuarbeiten.
Um die Verifizierung der KI-generierten Daten zu unterstützen, stellt OpenAI Fördermittel zur Verfügung.
Diese Gelder sollen unabhängige Workshops und Konferenzen finanzieren, damit Forscher die Rohdaten verstehen und eigenständig weiterentwickeln können.
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