Was eine Unterschrift wert ist

Ein mathematisches Problem sollte nicht auf seinen Autor warten müssen. Wenn wir es heute mit den verfügbaren Mitteln lösen können, wäre es seltsam, es lieber offenlassen zu wollen, damit jemand noch Zeit hat, seinen Namen damit zu verbinden. Und doch bleibt mir aus der Affäre um Navier–Stokes diese Frage: Was wollen wir bewahren, wenn die Entdeckung früher kommt als erwartet?

Anfang September hat OpenAI eine Lösung für dieses Problem angekündigt, in einer Formulierung mit einer äusseren Kraft. Nach Angaben des Unternehmens waren rund zehntausend Agenten achtundachtzig Stunden im Einsatz, bevor das Ergebnis vorlag. Zwei Mathematiker, Tristan Buckmaster und Levent Alpöge, arbeiteten an verwandten Problemen, insbesondere an den Euler-Gleichungen. Auch sie nutzten KI. Es entstand eine Kontroverse über den Wettbewerb zwischen diesen Arbeiten, die Anerkennung der Beiträge und die mögliche Verwendung unveröffentlichter Daten. OpenAI bestreitet eine solche Verwendung. Sie ist nicht nachgewiesen.

Ob das Ergebnis gültig ist, muss mathematisch geprüft werden. Die Frage, die uns diese Affäre stellt, lässt sich schon jetzt formulieren. Wenn der Beweis trägt, wenn er überprüft, verstanden und weitergegeben werden kann, wissen wir etwas, das wir vorher nicht wussten. Genau das soll Forschung hervorbringen. Die Bedingungen, unter denen sie es tut, haben sich gerade schlagartig verändert.

Ich verstehe, was eine solche Ankündigung für jemanden bedeuten kann, der seit Jahren an einem Thema arbeitet. Da sind die verworfenen Ansätze, die Monate ohne Fortschritt, die Finanzierung, die gesichert werden muss, und die Überzeugung, etwas auf der Spur zu sein. Überholt zu werden kann schmerzen. Aber die Zeit, die man einer Frage widmet, begründet keinen Anspruch auf ihre Antwort. Sie bringt Erfahrung, manchmal ein aussergewöhnliches Verständnis und Beiträge, die Anerkennung verdienen. Sie reserviert nicht die letzte Zeile.

Die Unterschrift hat in diesem Gefüge ihren Platz. Sie macht sichtbar, wer etwas beigetragen hat, wer es erklären und dafür einstehen kann. Sie schafft auch die Voraussetzungen, eine Laufbahn fortzusetzen. Ich verlange von Forschenden also nicht, dass ihnen Anerkennung gleichgültig wird. Ich frage mich, was geschieht, wenn Anerkennung so eng daran geknüpft ist, als Erster anzukommen, dass ein schnellerer Erkenntnisgewinn wie eine Bedrohung wirkt.

Buckmaster räumt selbst ein, dass ein echter Fortschritt von OpenAI bemerkenswert wäre. Er verlangt, dass die Vorgeschichte der Beiträge gewürdigt wird und die Beweise verständlich aufbereitet werden. Diese Forderung ist berechtigt. Auf einem Beweis, den niemand versteht, lässt sich nur schwer aufbauen. Die wissenschaftliche Arbeit geht weiter, nachdem das Ergebnis vorliegt: Man muss die Ideen herausarbeiten, verstehen, unter welchen Bedingungen sie gelten, und entdecken, was sie andernorts ermöglichen.

Wir müssen deshalb überdenken, was wir belohnen. Eine gute Frage auszuwählen, eine Methode zu entwickeln, ein Argument verständlich zu machen oder anderen zu ermöglichen, daran anzuknüpfen, sollte für eine Laufbahn zählen. Wir können die Wissenschaft nicht als gemeinschaftliches Unterfangen feiern und jene, die sie betreiben, ausschliesslich nach ihrem Platz auf dem Zielfoto beurteilen.

Bei der Governance hingegen finde ich die Naivität beunruhigend. Sie besteht darin, zu glauben, der Anbieter des Werkzeugs werde in der Rolle bleiben, die wir ihm gedanklich zugewiesen haben. Man kauft eine Dienstleistung und stellt sich vor, er werde sich damit begnügen, sie zu erbringen. Doch dieser Anbieter hat eigene Teams, Forschungsziele, Konkurrenten und wirtschaftliche Interessen. Er kann Ihnen am Morgen helfen und am Nachmittag am selben Problem arbeiten. Dass er dazu in der Lage ist, sollte von Anfang an in die Überlegungen einfliessen.

Das berechtigt ihn selbstverständlich nicht dazu, vertrauliche Arbeiten unzulässig zu nutzen. Macht entbindet von keiner Verpflichtung. Aber sie verändert das Verhältnis, auf das man sich einlässt. Wer einem Industrieunternehmen einen wesentlichen Teil seiner Arbeit anvertraut, muss verstehen, was es sehen kann, was es tun kann und was sich später überprüfen lässt. Die Begeisterung für die Leistung des Werkzeugs beantwortet keine dieser Fragen.

In diesem Fall beschreiben die beiden Forscher eine persönliche Zusammenarbeit ohne institutionelle Vereinbarung zwischen ihren Arbeitgebern. Das bedeutet nicht, dass bei den verwendeten Werkzeugen keinerlei Schutz galt. Es zeigt aber die mögliche Lücke zwischen dem Anspruch einer Forschungsarbeit und ihrer organisatorischen Grundlage. Ein Team kann einen bedeutenden Fortschritt anstreben und sich dabei auf Absprachen stützen, die ihm ausreichend erscheinen, solange sich niemand sonst für das Rennen interessiert.

Hier haben die Universität und die Förderinstitutionen eine Aufgabe. Die Bedingungen für den Datenzugriff, die Aufbewahrung von Aufzeichnungen, die Zuordnung der Beiträge und der Umgang mit Meinungsverschiedenheiten müssen vor der Entdeckung bedacht werden. Zudem muss es möglich sein, einen Zweifel von jemandem prüfen zu lassen, der nicht selbst am Konflikt beteiligt ist. Ein Unternehmen kann vollkommen redlich handeln; seine Versicherung allein ist noch kein Kontrollverfahren.

Auch eine gut geregelte Vertraulichkeit löst nicht alles. Nach eigener Darstellung hat OpenAI seine Arbeit aufgenommen, nachdem das Unternehmen von einem Gerücht über einen wissenschaftlichen Durchbruch gehört hatte. Schon das Wissen, dass ein Ansatz vielversprechend wird, kann genügen, um erhebliche Mittel dafür einzusetzen. Forschende stehen dann nicht mehr nur im Wettbewerb mit anderen Forschenden. Ihnen steht eine Organisation gegenüber, die rasch Ressourcen bündeln kann, zu denen sie selbst keinen Zugang haben.

Ich sehe keinen Grund, diese Mittel geringzuschätzen, weil sie schneller zum Ergebnis führen. Rechenleistung kann fruchtbar sein. Ein Beweis, der mit grossem Mitteleinsatz gewonnen wurde, ist deshalb nicht grundsätzlich weniger interessant. Die Frage ist, wie diese Fähigkeit über einzelne Ankündigungen hinaus nutzbar wird: für viele Teams und für Themen, deren Bedeutung sich nicht an ihrem öffentlichen Echo messen lässt.

Hier bekommen öffentliche Finanzierung und die Zusammenarbeit zwischen Institutionen ihren Sinn. Wenn die Forschung nützlichen, schwierigen oder noch wenig beachteten Fragen nachgehen soll, müssen diejenigen, die sie verfolgen, die Mittel zum Arbeiten erhalten. Wir können die Wahl der Probleme nicht vollständig davon abhängig machen, was ein Unternehmen über sein eigenes Modell zeigen möchte.

Vom Wallis aus betrachtet betrifft uns diese Verschiebung ebenfalls. Ein kleines Team kann heute auf Fähigkeiten zugreifen, die zuvor ausserhalb seiner Reichweite lagen. Für diese Möglichkeit setze ich mich ein. Sie verlangt, dass wir wissen, was wir behalten: unsere Ergebnisse, unsere Methoden, die Möglichkeit, das Werkzeug zu wechseln, und die Freiheit, über die Fortsetzung zu entscheiden. Ein Team, das schneller arbeitet, aber seine Arbeitsbedingungen nicht mehr selbst bestimmen kann, hat auf einer Ebene gewonnen und auf einer anderen etwas abgegeben.

Der Zweck der Forschung bleibt, unser Verständnis der Welt zu erweitern. Die Unterschrift soll jene anerkennen, die dazu beitragen, und ihnen die Mittel geben, weiterzuarbeiten. Wenn sich Werkzeuge so schnell verändern, brauchen Forschende Institutionen, die sie unterstützen, und einen klareren Blick auf ihre Partner.

Ich will, dass die Wissenschaft schneller vorankommt. Ich will auch, dass genügend Forschende frei bleiben, darüber zu entscheiden, wo sie suchen.