Die Wissenschaftler, die OpenAI beauftragt hat, seine neueste und gewagteste mathematische Behauptung unabhängig zu überprüfen – dass ein internes Modell die Exponential Time Hypothesis erfolgreich widerlegt hat –, haben sich geweigert, diese zu bestätigen, und verwiesen auf die Geschichte übertriebener Mathematik-Ankündigungen des unter Sam Altman geführten Labs.

Die Exponential Time Hypothesis (ETH) ist ein Maß für die Schwierigkeit, das Boolean Satisfiability Problem zu lösen – also die Frage, ob eine logische Formel erfüllbar ist. Die Vermutung besagt, dass Satisfiability nicht wesentlich schneller als in exponentieller Zeit gelöst werden kann; eine genuine Widerlegung würde bedeuten, dass ein Algorithmus existiert, der diese Schranke unterbietet. Das Problem hängt mit der P-versus-NP-Frage zusammen, einem der Millennium-Probleme der Clay Mathematics Institute, die jeweils mit 1 Million US-Dollar dotiert sind, und die ETH selbst bildet die Grundlage für hunderte Publikationen der Informatik. OpenAI erklärt, eines seiner internen Modelle habe eine Widerlegung vorgelegt, was das Unternehmen als Teil seiner Bemühungen darstellt, mit akademischen Gemeinschaften wissenschaftliches Verständnis aufzubauen.

Die Überprüfung des Ergebnisses obliegt einer Gruppe unter Leitung von Ryan Williams vom MIT sowie Russell Impagliazzo und Ramamohan Paturi von der UC San Diego. Die Hypothese wurde ursprünglich von Impagliazzo und Paturi gemeinsam mit Francis Zane vorgeschlagen.

Prüfer verweigern die Bestätigung

Die drei Wissenschaftler, die die Überprüfung anführen, schrieben in einem offenen Brief an ihre Fachcommunity, dass ihre „Beteiligung nicht als Zertifizierung der Behauptung verstanden werden sollte“, und fügten hinzu, dass „ein Ergebnis dieser Bedeutung sorgfältiger, unabhängiger Prüfung bedarf“. Dieser Unterschied ist wichtig: Die Mathematik klärt Behauptungen dieses Ausmaßes üblicherweise durch offene Prüfung durch die Community – nicht durch interne Kontrollen eines einzigen Labs.

Williams erklärte auf seinem X-Konto, die Gruppe habe keine Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) unterschrieben und werde für die Arbeit der „offenen und unabhängigen Untersuchung“, um die er und seine Kollegen gebeten wurden, nicht bezahlt, nachdem „ein internes Modell bei OpenAI eine behauptete Widerlegung der ETH vorgelegt hat“. Er fügte hinzu, OpenAI habe der Bitte der Gruppe zugestimmt, alle Rohdaten hinter dem Ergebnis zu veröffentlichen, und das Labor habe sich außerdem bereit erklärt, eine Konferenz zu den Auswirkungen des Ergebnisses zu finanzieren.

Warum die Fachwelt ihr Urteil zurückhält

Frühere OpenAI-Behauptungen in der Mathematik sind nicht wie geplant verlaufen, und ein unabhängiges Forscherteam untersucht die ETH-Behauptung, obwohl das Labor die Widerlegung, die seine internen Modelle am 16. Oktober in Lean fanden, bereits am folgenden Tag verifiziert hatte. Das schriftliche Papier und der Lean-Beweis sind auf GitHub veröffentlicht.

Lean ist eine Sprache, die Beweise maschinell prüft. Da Software statt menschlicher Gutachter jeden logischen Schritt kontrolliert, gilt maschinelle Verifikation als Schutz vor menschlichen Fehlern. Doch selbst diese Sicherung wurde infrage gestellt – von Anders Hansen von der University of Cambridge und Co-Autoren, die in einem Papier argumentierten, dass eine Lean-verifizierte Formalisierung kompilieren kann, ohne dem natürlichsprachigen Beweis zu entsprechen, den sie darstellen soll. Sie führten OpenAIs Navier-Stokes-Arbeit als Fallstudie an.

Die Prüfung folgt auf einen früheren Konflikt. Thomas Bloom, der Mathematiker, der die Erdős-Probleme-Website betreut, reagierte auf die Behauptung von OpenAI-VP Kevin Weil vom Oktober 2025, GPT-5 habe 10 bisher ungelöste Erdős-Probleme gelöst, mit den Worten, dies sei „eine dramatische Fehldarstellung“. Bloom erklärte, das Modell habe lediglich existierende Paper zutage gefördert, die ihm persönlich nicht bekannt waren, statt neue Lösungen für die berühmten Vermutungen von Paul Erdős zu finden. Diese Episode rief öffentliche Spottäußerungen von Meta-Forscher Yann LeCun und Google DeepMind-Chef Demis Hassabis hervor.

OpenAI musste zudem drei Zurückziehungen innerhalb eines Tages vornehmen, nachdem es am 6. Oktober 722 Preprints zu 372 mathematischen Problemen in Massen veröffentlicht hatte, nachdem ein Vorzeichenfehler ein Argument und zwei davon abhängige Paper ungültig gemacht hatte; das Labor überarbeitete weitere 14. Der Cornell-Mathematiker Alex Townsend erwartet, dass mit der Zeit noch mehr Fehler bekannt werden.

Dann kam im September der Navier-Stokes-Konflikt, als der Mathematiker Tristan Buckmaster behauptete, OpenAI habe eine Methode verwendet, an der er und ein Kollege bereits arbeiteten, als das Labor ankündigte, sein Modell habe das Navier-Stokes-Problem gelöst. OpenAI wies diese Behauptung zurück.

Drei Ergebnisse, drei Veröffentlichungsstrategien

Die ETH war eine von drei Behauptungen, die OpenAI in derselben Ankündigung machte. In der Mathematik erklärt das Unternehmen, seine Modelle hätten die Local Smoothing Conjecture – die Christopher Sogge 1991 aufstellte – in jeder Dimension bewiesen, ein Ergebnis, das auch die Kakeya- und Stein-Restriction-Vermutungen klären würde. Das Labor veröffentlichte das Papier und einen Lean-Beweis.

In der Physik erklärt OpenAI, die Modelle hätten bewiesen, dass bestimmte Quantenfeldtheorien in vier Dimensionen existieren, einschließlich eines Teils eines Millennium-Preis-Problems des Clay Mathematics Institute. Eine Gruppe unter Leitung des Nobelpreisträgers David Gross entschied sich, das KI-Material vorerst zurückzuhalten und die Arbeit selbst auszuarbeiten.

OpenAI erklärt, es strebe keine akademische Anerkennung an, und hat 5 Millionen US-Dollar an die Simons Foundation für Workshops zu KI-generierten Ergebnissen gegeben. Das Unternehmen räumt ein, dass jeder seiner drei Veröffentlichungsansätze Abwägungen mit sich bringt, und sagt, es wolle Feedback dazu, was funktioniert. Für die ETH-Behauptung sind die nächsten Schritte konkret: die Veröffentlichung der Rohdaten, die die Prüfer angefordert haben, die Konferenz, die OpenAI zu finanzieren zugesagt hat, und die Schlussfolgerungen der Gruppe, sobald ihre unabhängige Untersuchung abgeschlossen ist.