»Vom eigenen GPT-Hype aufgefressen«: OpenAI erntet Spott für falschen Mathe-Durchbruch

Eine KI findet selbstständig Lösungen! Dieser Tage erklärten führende Mitarbeiter von OpenAI, dass das neueste Modell GPT-5-Pro mehrere mathematische Probleme gelöst hätte, über die sich Menschen seit Jahrzehnten den Kopf zerbrächen.

Das wäre gemessen an dem, was wir über Large Language Models wissen, tatsächlich eine Sensation. Doch die Ernüchterung folgte prompt: Es war alles nur ein Missverständnis.

56:01 GameStar Tech Talk: Geht KI zu weit?

GPT-5 habe Lösungen für 10 Erdős-Probleme gefunden

Alles begann mit einem Tweet: Letzte Woche verkündete Sébastien Bubeck, Forscher bei OpenAI, einen Durchbruch:

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Kaum eine Woche später stimmte auch sein Kollege Kevin Weil, Leiter der Produktentwicklung bei OpenAI, öffentlich auf X in einem mittlerweile gelöschten Tweet in die Euphorie mit ein:

Zuvor hatte der OpenAI-Forscher Mark Sellke auf X erklärt, er hätte gemeinsam mit einem Kollegen in tausenden Anfragen an GPT-5-Pro Lösungen für zehn Erdős-Probleme gefunden. Diese seien bis jetzt »als offen« gelistet gewesen.

Eine »dramatische Fehlinterpretation« begründet den Hype

Der Teufel liegt in diesem Falle im Detail – oder eher im Wort »offen«. Denn kurz nach den vollmundigen Verkündungen der OpenAI-Mitarbeiter meldete sich schließlich der Mathematiker Thomas Bloom zu Wort. Der betreibt die Seite erdosproblems.com, wo all die angeblich ungelösten Erdős-Probleme gelistet sind, und antwortete:

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Weiter erläutert Bloom, dass der Status offen auf seiner Webseite eben nicht gleichbedeutend sei mit ungelöst, sondern schlicht, dass ihm als Betreiber der Seite kein Paper bekannt ist, das das jeweilige Problem löst.

Koryphäe der KI-Forschung reagiert mit Spott

Man muss zumindest dem OpenAI-Entwickler Sebastien Bubeck zugutehalten, dass sein Tweet zumindest teilweise korrekt war: GPT-5-Pro hat mit dem Auffinden von Lösungen der Probleme bewiesen, dass es Informationen aus einer Literatur-Suche sehr gut wiedergeben kann.

Allerdings sind diese Fähigkeiten nur insofern übermenschlich als dass sie aktuell besser sind als die von einem einzelnen Menschen: Michael Bloom.

Allerdings: Der Hype, den er und seine OpenAI-Kollegen dadurch verbreitet haben, ist aber im Mindesten massiv irreführend.

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Die populäre Kritik an Large Language Models lässt sich mit dem populären Zitat rund um die Linguistin Emily Bender zusammenfassen: Sie seien stochastische Papageien, also Modelle, die auf Basis von Wahrscheinlichkeiten lediglich wiederholen, was sie zuvor gelernt haben.

Die Tweets der OpenAI-Mitarbeiter ließen jedoch vermuten: GPT-5-Pro sei nun über dieses Stadium hinaus und damit einen Schritt näher an echter problemlösender Intelligenz.

Yann LeCunn, Träger des Turing-Awards für seine herausragenden Leistungen im Bereich des Deep-Learning quittierte die Blamage um OpenAI auf X hämisch. In einem schwer zu übersetzenden Wortspiel kommentiert er die Situation knapp mit:

Alles in allem sorgte ein kleines Missverständnis bei OpenAI für einen falschen Medien-Hype mit anschließendem öffentlichem Spott. Auch GPT-5-Pro wird wohl ein stochastischer Papagei bleiben – aber vielleicht sogar ein ziemlich guter.