Mathematiker Terence Tao erklärt, wie KI die mathematische Forschung durch Arbeitsteilung verändern kann. Bisher mussten Mathematiker alle Teilaufgaben selbst beherrschen: Probleme formulieren, Strategien entwickeln, auswählen, umsetzen, verifizieren und kommunizieren. Anders als in Industrie oder Naturwissenschaften war Spezialisierung in der Mathematik nie möglich.

KI und formale Verifikation könnten das ändern, so Tao. KI könne Lücken in Kollaborationen füllen, wenn bestimmte Fähigkeiten fehlen. Entscheidend sei das Gleichgewicht: Wenn KI Strategien generieren, aber nicht verifizieren könne, entstehe nur eine Flut ungeprüfter Ideen. Erst wenn Automatisierung in mehreren Bereichen gleichzeitig voranschreite, ergebe sich ein neuer, effektiver Stil der Mathematik. Menschen blieben unverzichtbar, da KI-Leistungen ungleichmäßig seien. Dieses Prinzip dürfte ähnlich auf viele Bereiche anwendbar sein.

Das Maß an Automatisierung und KI-Leistung, das man sinnvoll einsetzen kann, bevor es zu Slop wird, ist in etwa proportional dazu, wie streng die eigene Verifikation ist.

Terence Tao

Tao nähert sich damit seiner Vision einer "industriellen Mathematik": Statt dass einzelne Forscher jahrelang an schwierigen Problemen arbeiten, könnten große Teams mit KI-Unterstützung breitere, aber weniger tiefgehende Forschung betreiben. KI verarbeite Milliarden Datenpunkte, Menschen stellten aus wenigen Beobachtungen "inspirierte Vermutungen" an.