KI kam für die Mathematik. Jetzt jagt sie den Rest der Wissenschaft
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Der MIT-Forscher Neil Thompson argumentiert, dass künstliche Intelligenz bereitsteht, um theoretische Wissenschaften jenseits der Mathematik zu disruptieren, darunter Wirtschaftswissenschaften, Hochenergiephysik und Kosmologie. Eine aktuelle Studie von Thompson und seinen Kollegen zeigt, dass Top-KI-Modelle ihre Fähigkeit zur Lösung theoretischer Probleme in diesen Bereichen zwischen Mitte 2024 und Mitte 2026 von etwa 2 Prozent auf 35 Prozent verbesserten. Die Forscher testeten verschiedene OpenAI-Modelle gegen Probleme, die nach den Trainings-Cutoffs der Modelle veröffentlicht wurden, um sicherzustellen, dass die Systeme Lösungen eigenständig generierten und nicht einfach gemerkte Daten abrufen. Dieser rasante Fortschritt spiegelt die derzeitige Umwälzung in der Mathematik wider, in der KI langjährige Herausforderungen wie die Navier-Stokes-Gleichungen gelöst hat, was Kontroversen und Forderungen nach Regulierung unter Mathematikern ausgelöst hat. Während einige Experten warnen, dass sich das Verlassen auf KI den wertvollen Prozess des Problemlösens selbst untergraben könnte, deuten andere darauf hin, dass die automatisierte Theoriegenerierung praktische wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen könnte. Trotz dieser Fähigkeiten bleiben menschliche Forscher unerlässlich, um von KI generierte Beweise zu überprüfen, konzeptionelle Zusammenhänge herzustellen und die Stimmigkeit komplexer Ergebnisse sicherzustellen. Folglich erweitern große KI-Labore ihren Fokus hin zur Integration theoretischer Analysen mit realer experimenteller Validierung.
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