Der britische Mathematiker und Fields-Medaillist Timothy Gowers hat ChatGPT 5.5 Pro erfolgreich an offenen Problemen der Zahlentheorie getestet. Das KI-Modell verbesserte in weniger als zwei Stunden eine bekannte mathematische Schranke erheblich – von exponentiell auf polynomiell – und lieferte damit Ergebnisse auf Promotionsniveau. Die zentrale Idee, bei der algebraische Strukturen effizient komprimiert wurden, wurde von MIT-Forscher Isaac Rajagopal als „vollkommen originell“ und „ziemlich genial“ bewertet.

Gowers stellte dem Modell Aufgaben aus einem Paper des Zahlentheoretikers Mel Nathanson, das sich mit der Konstruktion von Mengen ganzer Zahlen beschäftigt. In einer ersten Runde fand ChatGPT nach 17 Minuten eine optimale Konstruktion mit quadratischer Schranke. Bei einer verallgemeinerten Version des Problems, basierend auf Vorarbeiten von Rajagopal, gelang dem Modell nach mehreren Iterationen ein signifikanter Durchbruch – die Schranke wurde von exponentiell auf polynomiell verbessert, was als nicht-triviale Erweiterung gilt.

Die Ergebnisse wurden in LaTeX verfasst und als Preprint veröffentlicht. Gowers sieht in diesem Schritt eine Zäsur für die mathematische Forschung: Die Grenze für einen wissenschaftlichen Beitrag verschiebt sich, da KI-Modelle zunehmend technische und konzeptionelle Arbeit autonom leisten können. Er warnt jedoch davor, die Rolle des menschlichen Forschers zu unterschätzen – tiefe Einsichten entstehen weiterhin durch eigenes Ringen mit Problemen.