Sam Altman verteidigte OpenAIs Veröffentlichungen mathematischer Ergebnisse: Die Öffentlichkeit solle Zugang zu grundlegenden wissenschaftlichen Erkenntnissen haben, sagte der OpenAI-Chef. Zugleich zeigte er Verständnis für Mathematiker, die sich mit den Ergebnissen auseinandersetzen müssen. Seine Aussagen fielen in einem Podcast, der am 29. Oktober erschien; über das Gespräch berichtete The Verge am 30. Oktober 2026.
Altman will grundlegende Erkenntnisse veröffentlichen
Altman argumentierte, OpenAI solle große wissenschaftliche Entdeckungen nicht zurückhalten. Er sagte außerdem, das Unternehmen habe weitere mathematische Entdeckungen in Reserve. Welche Ergebnisse er meinte, führte er nicht aus. Das ist eine Position zur Veröffentlichung, kein angekündigter Termin für weitere Ergebnisse.
Altman schätzte OpenAIs Ausgaben für mathematische Probleme auf Hunderte Millionen US-Dollar. Für die Arbeit an den Navier–Stokes-Gleichungen nannte er rund 10 Millionen US-Dollar oder etwas mehr. Auch diese Beträge gab er als Schätzungen an.
Was OpenAIs Mathematik-Repository auflistet
Im README des öffentlichen Mathematik-Repositories von OpenAI waren in dem Stand mit dem zuletzt angezeigten Commit vom 30. Oktober 2026 insgesamt 721 Manuskripte in 373 Ergebnisfamilien aufgeführt. Eine Ergebnisfamilie kann ein Hauptergebnis mit ergänzenden Argumenten, Folgerungen oder alternativen Beweisen bündeln.
| Maß | Angabe im README | Einordnung |
| Manuskripte | 721 | Einträge im angezeigten Repository-Stand |
| Ergebnisfamilien | 373 | Gruppen verwandter Ergebnisse |
| Formalisierte Ergebnisse auf oberster Ebene | etwa 42 % | Anteil, den OpenAI als formalisiert angibt |
| Vorgelegte Probleme | rund 4.000 | Umfang der Aufgaben, die OpenAI dem Modell stellte |
| Rechenzeit pro Ergebnis | durchschnittlich drei Stunden | ChatGPT-Pro-Denkzeit für die große Mehrheit der Ergebnisse; OpenAI nennt Ausnahmen |
OpenAI zufolge bearbeitete ein nicht näher benanntes internes Modell den weitaus größten Teil der Aufgaben nach demselben Verfahren. Die Zahlen zur Rechenzeit und zum Aufgabenbestand beschreiben OpenAIs eigene Angaben zum Arbeitsablauf.
Lean-Formalisierung und Prüfstand sind verschiedene Angaben
OpenAI bezeichnet die Manuskripte als Rohdaten aus der Forschung und nicht als ausgearbeitete wissenschaftliche Aufsätze. Das Unternehmen sagt auch, die Ergebnisse befänden sich auf unterschiedlichen Prüfständen und nicht alle seien in Lean formalisiert. Lean ist ein sogenannter Beweisassistent: In ihm lässt sich ein mathematischer Beweis so darstellen, dass ein Programm seine formalen Schritte prüfen kann.
Der Anteil von etwa 42 Prozent bezieht sich auf formalisierte Ergebnisse auf oberster Ebene. Er ist keine Quote für unabhängig begutachtete oder fachlich akzeptierte Ergebnisse. Die Repository-Angaben unterscheiden damit zwischen der formalen Darstellung eines Beweises und dem breiteren Prüfstand der Sammlung.
Berichte über zurückgezogene Arbeiten und die Folgen bekannter Lösungen
Quartz berichtete am 21. Oktober, OpenAI habe innerhalb weniger Tage nach der Veröffentlichung drei Arbeiten wegen Fehlern zurückgezogen. Terence Tao sagte laut Quartz, dass die Kenntnis einer bereits vorhandenen Lösung die eigene Auseinandersetzung mit einem Problem weniger ergiebig und vielfältig machen könne. Das ist seine Einschätzung dazu, wie eine frühe Lösung Forschung und Lernen beeinflussen kann.
