KI stößt an die Grenzen echter mathematischer Forschung
07.02.2026 - 09:30:12
Künstliche Intelligenz meistert Schulaufgaben, scheitert aber an echter Forschung. Eine neue Benchmark enthüllt die fundamentale Lücke zwischen Rechenleistung und kreativem Denken.
Ein Konsortium weltbekannter Mathematiker, darunter Fields-Medaillen-Träger Martin Hairer, hat am Freitag einen speziellen Test veröffentlicht, der selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme brechen soll. Die Initiative mit dem Titel „First Proof“ reagiert direkt auf den Hype um jüngste KI-Erfolge und stellt eine klare Trennlinie zwischen routinierter Mustererkennung und echter Entdeckung dar.
Die „Guess-Proof“-Herausforderung
Der neue Benchmark besteht aus zehn extrem schwierigen Problemen, die direkt aus aktueller, unveröffentlichter mathematischer Forschung stammen. Die Antworten sind verschlüsselt und werden erst am 13. Februar 2026 veröffentlicht. Dieser „Time-Lock“-Mechanismus verhindert, dass Entwickler ihre Modelle auf den Lösungen trainieren können – ein reiner Test des logischen Denkvermögens.
Die Debatte um Benchmarks wie „First Proof“ zeigt, dass leistungsfähige KI-Systeme nicht nur neue Fähigkeiten, sondern auch klare rechtliche Pflichten mit sich bringen. Die EU‑KI‑Verordnung (AI Act) verlangt seit 2024 unter anderem Risikoklassifizierung, Dokumentation und Kennzeichnung für hochriskante Systeme — ein Muss für Labs und Anbieter, die Modelle öffentlich testen. Der kostenlose Umsetzungsleitfaden erklärt Pflichten, Fristen und praktische Schritte, damit Sie Compliance nachweisen und Bußgelder vermeiden. Jetzt kostenlosen KI‑Verordnungs‑Leitfaden herunterladen
Hintergrund ist die ernüchternde Erkenntnis: Während Modelle wie OpenAIs GPT-5.2 und Googles Gemini 2.5 bei Wettbewerbsaufgaben übermenschliche Ergebnisse erzielen, basieren diese Erfolge vor allem auf Mustereerkennung. Die tiefen, mehrstufigen Einsichten echter Forschung bleiben ihnen fremd.
FrontierMath und die 2-Prozent-Decke
Die neue Herausforderung baut auf FrontierMath auf, einem umfassenden Benchmark, der als „schwierigster Test aller Zeiten“ für KI gilt. Die heute von Epoch AI aktualisierten Daten zeigen ein klares Bild:
- Die „Wettbewerbs“-Lücke: Führende Modelle lösen über 90 Prozent der Aufgaben auf Undergraduate-Niveau.
- Die „Forschungs“-Mauer: Auf der höchsten Stufe (Tier 4), die Forschungsmathematik repräsentiert, erreichen die meisten Spitzenmodelle weniger als 2 Prozent.
- Ein einsamer Ausreißer: OpenAIs GPT-5.2 Pro erzielte am 23. Januar einen Rekordwert von 31 Prozent auf Tier 4. Ein gewaltiger Sprung, der jedoch fast 70 Prozent der Probleme ungelöst lässt.
Wettbewerb versus Forschung
Analysten betonen den kritischen Unterschied. Wettbewerbsprobleme wie bei der Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) sind in wenigen Stunden mit etablierten Tricks lösbar. Forschungsmathematik erfordert dagegen das Definieren neuer Konzepte und das wochenlange Aufrechterhalten logischer Konsistenz.
Googles Gemini 2.5 Deep Think, das IMO-Aufgaben auf Goldmedaillen-Niveau löst, scheitert oft an den offenen, undefinierten Forschungsproblemen von FrontierMath. KI-Architekturen kämpfen damit, den notwendigen „kognitiven Rahmen“ für tiefgehende Forschung zu halten.
Branchenreaktion und wirtschaftliche Fragen
Die Veröffentlichung von „First Proof“ hat sofortige Aktivitäten in der KI-Branche ausgelöst. Bis zum 13. Februar werden Großlabore wie OpenAI, Google DeepMind und Anthropic ihre leistungsstärksten Modelle an den zehn Fragen testen.
Gleichzeitig zeigen die Daten von Epoch AI, dass die Kosten für das Training dieser „Reasoning“-Modelle explodieren. Der Rechenbedarf wächst jährlich um das Fünffache. Das wirft wirtschaftliche Fragen zur Nachhaltigkeit dieses Ansatzes auf.
Die Expertenmeinung ist klar: KI hat das Klassenzimmer erobert, aber noch keinen Platz im Forschungslabor verdient. Die Tech-Welt wartet nun gespannt darauf, ob bis zum 13. Februar eine Maschine den Code moderner mathematischer Forschung knacken kann – oder ob der „harte Test“ unbesiegt bleibt.
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