OpenAIs Lösung des Navier-Stokes-Problems sollte zeigen, wie weit KI inzwischen in der Mathematik gekommen ist. Nur einen Tag später dreht sich die Diskussion jedoch um eine andere Frage:
Hat OpenAI einen konkurrierenden Forschungsansatz genutzt, um selbst zuerst ins Ziel zu kommen?
Der Durchbruch begann Wochen früher
Tristan Buckmaster von der New York University und Levent Alpöge, Mitarbeiter bei Anthropic, arbeiteten seit Monaten mit Claude und OpenAIs Codex an Problemen rund um Strömungsgleichungen. Am 15. August gelang ihnen ein wichtiger Durchbruch bei den Euler-Gleichungen, am 22. August wurde der Beweis mit Lean verifiziert. Ihre Entwürfe und Lösungswege hatten sie während des Projekts regelmäßig in Codex eingegeben.
OpenAI begann nach eigenen Angaben am 28. August mit dem Training eines neuen, besonders starken Mathematik-Modells. Am 1. September hörte das Unternehmen Gerüchte, wonach zwei Millennium-Probleme gelöst worden seien. Daraufhin setzte OpenAI tausende Agenten auf die offenen Probleme an.
Am 3. September kontaktierte Buckmaster OpenAI selbst. Zu diesem Zeitpunkt hatte er bereits Hinweise erhalten, dass Informationen über seine Arbeit das Unternehmen erreicht hatten.
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Dann wurde es unangenehm
Am 5. September fand OpenAIs Agenten-Netzwerk seine Navier-Stokes-Lösung. Einen Tag später war auch die formale Verifizierung abgeschlossen. In anschließenden Telefonaten erfuhr Buckmaster, dass OpenAI ausgerechnet über eine erzwungene Singularität zum Ergebnis gekommen war.
Für ihn war das ein Warnsignal. Dieser ungewöhnliche Weg entsprach genau der Forschungsrichtung, an der er und Alpöge gearbeitet hatten. Ihre vollständigen Entwürfe lagen zugleich in Codex.
Auf die Frage, ob das neue Modell direkt auf Nutzerdaten zugegriffen habe, antwortete OpenAI laut Buckmaster mit Nein. Auf seine Frage, ob diese Daten für das Training genutzt wurden, erhielt er zunächst keine Antwort.
OpenAI bestreitet einen solchen Zugriff bis heute. Das Unternehmen räumt allerdings selbst ein, nicht ausschließen zu können, dass anonymisierte Daten aus der Nutzung seiner Produkte zur Verbesserung der Modelle beigetragen haben. Gleichzeitig betont OpenAI, die fertigen Beweise unterschieden sich deutlich.
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I spent much of the weekend talking with the team who did this work. Seb--and everyone else--acted with integrity and generosity throughout.
— Sam Altman (@sama) September 8, 2026
Initially we believed the other team had also solved the problem. We wanted to collaborate and do a joint release.
When we learned that… https://t.co/XESh5oFHHE
Zwei völlig verschiedene Geschichten
Noch schwerer wiegen Buckmasters Vorwürfe zu den anschließenden Gesprächen. Sébastien Bubeck, Mathematiker und KI-Forscher bei OpenAI, soll vorgeschlagen haben, Alpöge wegen seiner Tätigkeit bei Anthropic nicht an einer gemeinsamen Veröffentlichung zu beteiligen.
Als Buckmaster drohte, den Vorgang öffentlich zu machen, soll Bubeck gefragt haben: »Warum würdest du deine Karriere ruinieren?«
Bubeck bestätigt die Aussage, bezeichnet sie aber als missglückte Wortwahl. Alpöge habe lediglich nicht als Autor einer Neufassung von OpenAIs eigenem Beweis auftreten sollen. Sam Altman stellt sich hinter sein Team und spricht von unbegründeten Plagiatsvorwürfen.
Damit stehen zwei Geschichten gegeneinander. OpenAI sagt, ein Gerücht habe lediglich den Startschuss für eine unabhängige Suche gegeben. Buckmaster und Alpöge sehen einen auffällig ähnlichen Forschungsweg, nachdem ihre Arbeit über OpenAIs eigene Hardware lief.
Einen Beweis dafür, dass OpenAI ihre Forschung tatsächlich übernommen hat, gibt es bislang nicht. Doch genau diese Unsicherheit könnte zum eigentlichen Problem werden.
Mathematiker Terence Tao warnt bereits, dass künftig schon Gerüchte über vielversprechende Forschung genügen könnten, damit KI-Labore enorme Ressourcen einsetzen und den ursprünglichen Forschern zuvorkommen. Das könnte einen jahrhundertealten Grundsatz der Wissenschaft treffen: neue Ideen offen miteinander zu teilen.
