OpenAI zieht drei KI-Mathe-Paper zurück - Vorzeichenfehler kippt Hodge-Beweise

Nur Tage nach dem spektakulären Release von openai/math – 719 Manuskripte in 372 Themenfamilien, erzeugt von einem unveröffentlichten internen OpenAI-Modell – kommt die erste Korrekturrunde. Laut der öffentlichen Änderungshistorie des Repos hat ein Vorzeichenfehler im Paper „Algebraicity of Weil classes on split abelian eightfolds" ein zentrales Kürzungsargument zerstört. Weil zwei weitere Arbeiten darauf aufbauen, fallen gleich drei Manuskripte:

• Algebraicity of Weil classes on split abelian eightfolds
• Algebraicity of Kuga–Satake Correspondences for K3 Surfaces
• The rational Hodge conjecture for products of K3 surfaces

Gerade Letzteres war eines der Aushängeschilder – Scott Aaronson hatte es in seinem Blogpost „The Mathocalypse" noch als Fortschritt Richtung Hodge-Vermutung gefeiert.

Reparaturen statt Totalschaden

Neben den Rückzügen wurden 14 weitere Paper überarbeitet (u. a. Kähler-Minimalmodellprogramm, Lipschitz-Höhen, ein BSD-Paper), 13 weitere nur in den Zitaten aktualisiert. Gleichzeitig kamen sechs neue Lean-Formalisierungen dazu: Damit sind jetzt 300 von 719 Hauptresultaten (~42 %) maschinell geprüft.

Einordnung

Pro Resultat hat das Modell im Schnitt drei Stunden „ChatGPT Pro"-Rechenzeit verbraucht, bei rund 4.000 gestellten Problemen. Dass unformalisierte Beweise Fehler enthalten können, schreibt OpenAI selbst ins README. Terence Tao plädiert parallel für eine „Math 2.0", die nicht mehr nur Problemlösen belohnt, sondern Exposition und neue Forschungsrichtungen. Die Lektion des Tages: Ohne Lean bleibt auch KI-Mathematik ein Versprechen auf Bewährung.

Link: openai/math – History · Scott Aaronson: The Mathocalypse · Terence Tao zu Math 2.0