25 Fields-Medaillen-Träger: KI-Labore beschädigen die Mathematik
25 Träger der Fields-Medaille werfen den KI-Firmen in einer gemeinsamen Deklaration vor, mathematische Probleme als Benchmark zu missbrauchen und dabei die Wissenschaft selbst zu beschädigen. Vier der 25 lehren an Schweizer Hochschulen – darunter Alessio Figalli an der ETH Zürich und Maryna Viazovska an der EPFL. Und die Warnung endet nicht bei der Mathematik.
Pascal Eugster
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13. SEPTEMBER 2026
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DAS WICHTIGSTE IN KÜRZE
Der Wert wissenschaftlicher Arbeit steckt nicht im gelösten Problem, sondern im Verständnis, das beim Lösen entsteht – und genau diesen Teil überspringt die Maschine.
25 Träger der Fields-Medaille – der wichtigsten Auszeichnung der Mathematik – haben am 11. September 2026 auf mathandai.org die gemeinsame Deklaration «A Severe Misalignment of AI in Mathematics» veröffentlicht. Ihr Vorwurf: Der Wettlauf der KI-Firmen, berühmte mathematische Probleme als Benchmark zu knacken, schade der Mathematik als Wissenschaft und der Gemeinschaft dahinter. Die Ziele der KI-Unternehmen und die der Mathematik seien «severely misaligned» – grundlegend gegenläufig. Unterschrieben haben unter anderem Terence Tao, Peter Scholze und Cédric Villani; die Namen decken Medaillen-Jahrgänge von 1978 bis 2026 ab.
Lösen ist Werkzeug, nicht Ziel
Das Kernargument: Ein gelöstes Problem sei nur «tool and proxy» – Werkzeug und Stellvertreter – für das eigentliche Ziel, nämlich konzeptuelles Verständnis. Berühmte offene Probleme wirken in der Mathematik wie Leuchttürme: Wer einen erreicht, liefert neue Methoden, die die Fachwelt anschliessend jahrelang in Vorträgen und Vereinfachungen auseinandernimmt – bis am Ende ein Kapitel steht, das Studierende nachvollziehen können.
Genau diesen Prozess kürzt die Maschine ab. Die Massenproduktion von «wahr/falsch»-Aussagen in immer höherem Tempo könne fruchtbaren Boden zerstören, statt neue Ideen zu beleben, schreiben die Unterzeichnenden. Weil Lösungen überstürzt angekündigt würden, fehle die Zeit für sauberes Aufschreiben und die Zitation relevanter Vorarbeiten – das werfe «schwere Attributions- und Plagiatsfragen» auf. Und ohne Menschen, die KI-erzeugte Ideen weiterentwickeln und in den mathematischen Kanon integrieren, gehe die Überlieferungskette verloren.
