Der Mathematiker Tristan Buckmaster (NYU) und sein Koautor Levent Alpöge (Harvard/Anthropic) veröffentlichten eine Erklärung zu einem schwerwiegenden Konflikt mit OpenAI bezüglich der Lösung von partiellen Differentialgleichungen in der Strömungsmechanik (Navier-Stokes- und Euler-Gleichungen). Nachdem Buckmaster und Alpöge unter Nutzung von OpenAI Codex und Claude mathematische Fortschritte bei Singularitäten (finite-time blowup) erzielt hatten, erfuhr OpenAI von Gerüchten und setzte kurzfristig interne Modelle sowie massiven Rechenaufwand auf dieselbe Problemstellung an. OpenAI beanspruchte daraufhin eine eigene Lösung, forderte den Ausschluss des Anthropic-Mitarbeiters Alpöge als Koautor und stieß mutmaßlich Karrieredrohungen gegen Buckmaster aus. Während OpenAI einräumen musste, die Nutzung anonymisierter Trainingsdaten aus den Codex-Sitzungen der Forscher nicht ausschließen zu können, veröffentlichten die Mathematiker ihre Ergebnisse umgehend eigenständig.
Wichtigste Punkte
Mathematischer Durchbruch: Tristan Buckmaster und Levent Alpöge erzielten wesentliche Fortschritte beim Nachweis von finite-time blowups mit glatter Erzwingung (smooth forcing) für inkompressible poröse Medien, die Boussinesq-Gleichungen und 3D-inkompressible Euler-Gleichungen, aufbauend auf Vorarbeiten von Diego Córdoba und Luis Martínez-Zoroa.
Einsatz von KI-Werkzeugen: Die Forscher nutzten über mehrere Monate hinweg OpenAI Codex sowie Anthropic Claude zur Entwicklung, Detaillierung und Validierung ihrer mathematischen Beweisführungen.
Initiierung durch OpenAI: Nach Gerüchten Anfang September 2026 über Fortschritte bei einem Millennium-Preis-Problem setzte OpenAI innerhalb weniger Tage ein internes Team an, das mit erheblichem Compute-Einsatz genau denselben, selten genutzten mathematischen Lösungsansatz (forced approach) auf die Navier-Stokes-Gleichung anwandte.
Kontroverse um Trainingsdaten: Buckmaster hinterfragte, ob private Codex-Sitzungsdaten der Forscher zum Training der OpenAI-Modelle verwendet wurden. OpenAI bestritt den direkten Zugriff auf Nutzerdaten, konnte jedoch die Nutzung de-identifizierter Daten zur Modellverbesserung nicht ausschließen.
Forderung nach Autorenausschluss: Sebastien Bubeck (OpenAI) bot eine gemeinsame Publikationsstrategie oder spätere Anerkennung bezüglich des Clay-Preises an, verlangte jedoch strikt die Entfernung von Levent Alpöge als Koautor aufgrund dessen Anstellung beim Konkurrenten Anthropic.
Karrierethrohung: Auf Buckmasters Weigerung und die Ankündigung, den Sachverhalt öffentlich zu machen, reagierte ein Vertreter von OpenAI mit der rhetorischen Frage „Warum sollten Sie Ihre Karriere ruinieren?“ und drohte mit dem Ende freundlicher Umgangsformen.
Überstürzte Veröffentlichung: Am 8. September 2026 verweigerten Buckmaster und Alpöge die Vereinbarung mit OpenAI und veröffentlichten ihre wissenschaftlichen Arbeiten sowie das Dokument zu den Vorfällen eigenständig.
Diskussions-Highlights
OpenAIs Gegendarstellung: In einer offiziellen Stellungnahme gratulierte OpenAI den Forschern, betonte aber, dass die eigenen Beweise signifikant abweichen (z. B. beim Euler-Fall mit vs. ohne Erzwingung). OpenAI bestritt direkten Datenzugriff, räumte jedoch die Möglichkeit ein, dass anonymisierte Nutzungsdaten das Modell verbessert haben könnten. Sebastien Bubeck wies die Vorwürfe auf X (Twitter) zurück.
Systemisches Front-Running durch Rechenleistung: In der Hacker-News-Community wird diskutiert, dass KI-Konzerne nach dem Bekanntwerden von vielversprechenden Forschungsansätzen mit gewaltigen Compute-Ressourcen (Berichte sprechen von ca. 15 Mio. USD an Token-Aufwand) in der Lage sind, menschliche Mathematiker im Endspurt zu überholen (front-running).
Nutzungsbedingungen und Cloud-Risiken: Es wird vermutet, dass Buckmaster die reguläre Verbraucher-Schnittstelle von OpenAI nutzte, deren Nutzungsbedingungen (ToS) das Training mit Chat-Verläufen erlauben. Die Debatte unterstreicht das Risiko, vertrauliche Spitzenforschung in Cloud-LLMs oder Plattformen wie Google Docs einzugeben.
Rolle der mathematischen Methodik: Kommentare verweisen auf Terence Taos Einschätzung, wonach rein KI-generierte Beweise ohne tiefes menschliches Verständnis ein Netto-Negativ für den mathematischen Fortschritt darstellen könnten. Die eigentliche theoretische Pionierarbeit wird den Mathematikern Córdoba und Martínez-Zoroa zugeschrieben.
Eskalation der KI-Laborkonkurrenz: Die Diskussion wertet den Vorfall als Indiz für den aggressiven Konkurrenzkampf zwischen OpenAI und Anthropic. Die Bereitschaft von OpenAI, Forschungsergebnisse abzugreifen und Koautoren zu blockieren, schadet dem Vertrauen der wissenschaftlichen Gemeinschaft nachhaltig.