00:00:05:

00:00:31: Wir kommen bei Riesl der Wissenschaft, dem Standard-Podcast über die großen Fragen der Menschheit.

00:00:37: Ich bin David Renard

00:00:38: und ich bin Tanja Traxler.

00:00:44: und ganz kleinen Mysterien in unserem Universum.

00:00:48: Heute geht es bei uns um die spektakulären Durchbrüche in der Mathematik durch künstliche Intelligenz, noch sind sich Fachleute uneins wie die Vielzahl an Lösungen, die in den vergangenen Wochen- und Monaten publiziert worden sind eigentlich zu bewerten sind.

00:01:04: feststeht aber dass sich die Art und Weise wie Mathematika betrieben wird schon jetzt für immer verändert hat.

00:01:11: In der Schule Aber auch danach ist für viele Mathematik der Stoff aus dem Albträume gemacht sind.

00:01:19: Bei mir selbst war das zwar nicht so, aber ich habe einige Freunde und auch Arbeitskolleginnen hier im Haus die mir immer wieder erzählen dass sie der Albtraum-Mathematik Madura wieder einmal um den Schlaf gebracht hat.

00:01:34: In den vergangenen Wochen ist was spannend, das passiert.

00:01:37: Da ist nämlich die Community der Mathematikerinnen selbst mit einem Albtraum konfrontiert gewesen oder mit einem der großen Durchbrüche in der Geschichte ihrer Disziplin?

00:01:49: Ja warum geht's da eigentlich?

00:01:52: Im vergangen September ist bekannt geworden dass ein Forschungsteam des kalifornischen Unternehmens OpenAI mithilfe von KI eines der berühmten Millenniumprobleme der Mathematik gelöst hat.

00:02:04: In den darauf folgenden Tagen haben sich dann die Meldungen überschlagen

00:02:09: und

00:02:10: bald war von mehreren hunderten gelösten Mathematikproblemen die Rede, an denen Menschen schon sehr lange kiefeln.

00:02:17: Wie diese Lösungen genau zustande gekommen sind auf welchen Vorarbeiten sie konkret passieren?

00:02:24: Und wie nachvollziehbar die Beweise sind ob das für menschliche Mathematikerinnen überhaupt noch möglich ist.

00:02:32: Dazu gibt es in der Mathematik-Community und auch darüber hinaus seither rege Diskussionen.

00:02:39: Hören wir uns kurz eine Reaktion, und zwar vom italienischen Mathematiker Professor Giordano Scariciotti von Imperial College London.

00:03:01: No one beat a rocket.

00:03:03: No-one invented new propulsion systems, developed new materials or figured out how to keep astronauts alive on the

00:03:09: journey.".

00:03:10: The flag just magically appeared!

00:03:13: Now would that be an achievement?

00:03:15: Well technically yes there is a flag of Mars but wouldn't humanity any closer becoming spacefaring civilization?

00:03:23: I'm not sure about it.

00:03:24: Ja, also was bedeuten solche Durchbrüche dann eigentlich für die Mathematik und für die Wissenschaft insgesamt?

00:03:31: Die Hintergründe dieser aktuellen Entwicklungen wollen wir heute mit unserem hauseigenen Mathematikexperten besprechen.

00:03:39: Reinhalt Kleindl ist Wissenschaftsredakteur beim Standard und obwohl er studierter Physiker ist schreibt er auch sehr gerne und sehr viel über Mathematika.

00:03:48: Willkommen bei Rätsel der Wissenschaft, Lieber Raini!

00:03:51: Lieber Reine nochmal in aller Kürze für alle, die die Ereignisse zuletzt nicht mitverfolgt

00:03:56: haben.

00:03:57: Was hat sich denn da in den vergangenen Wochen zugetragen und hat dazu geführt dass die Mathematik Community seither in Aufruhr

00:04:06: ist?

00:04:06: Ja man kann das als Erdbeben für das ganze Forschungsgebiet bezeichnen.

00:04:10: Das sind die KI-Modelle, die Mathematik betreiben einen Riesenentwicklungsschub gemacht begonnen auf dem Niveau von Spitzen Mathematikerinnen und Mathematikern zu arbeiten.

00:04:24: Und sind jetzt in der Lage die schwierigsten Mathematikkprobleme, die es überhaupt gibt anzugehen und tun das in einer enormen Geschwindigkeit, die irgendwie alle ziemlich überrascht hat.

00:04:36: Ja, dass innerhalb kürzester Zeit hunderte Lösungen für mathematische Probleme präsentiert worden sind an denen Leute schon lange mit unterarbeiten.

00:04:45: Das klingt ja eigentlich nach einem großartigen Moment für die Mathematik.

00:04:50: Warum ist die Stimmung jetzt unter Mathematikerinnen und Mathematikanern aber teils eher verhalten oder sogar alarmiert?

00:04:57: Der Begriff Methokalypse macht ja auch die Runde.

00:05:01: Dafür gibt es mehr in den Grünen tatsächlich!

00:05:04: Ein Grund liegt in der Kommunikation der KI-Unternehmen und ihren Beweggründen.

00:05:10: Ich würde sogar sagen, der Hauptgrund ist eigentlich die Geschwindigkeit und dieser Überfall, dass er unerwartete durch die Technologie.

00:05:18: Terence Tau einer der aktuell wichtigsten Mathematiker hat in einem Interview gesagt das ist der Ausgang der Mathematik aus der Phase der Romantik.

00:05:27: Sollte das genannt hinein in die Phase der Technologie?

00:05:30: Das heißt in der Mathematics passiert etwas, das haben andere Professionen und Gesellschaftsschichten schon viel früher erlebt.

00:05:36: Das ist eigentlich ein Phänomen der Industrialisierung, ja?

00:05:40: Und Mathematik ist bis vor kurzem mehr oder weniger so betrieben worden wie in der Antike.

00:05:46: Man schreibt Dinge auf, man unterhält sich, viele Mathematiker sind im Kaffeehaus passiert oder dann hat man sich irgendwo getroffen und steht vor einer Tafel und überlegt, wie man es macht.

00:05:56: Und Technologie konnte da irgendwie nie wirklich reinspielen.

00:06:00: dieses kreative der Mathematik galt als rein menschliche Eigenschaft, damit das Menschlichste was es überhaupt gibt.

00:06:09: Also vielleicht würden da Leute aus der Kunst widersprechen.

00:06:13: Das heißt diese Geschwindigkeit mit dieser Umwälzung ist ein Grund warum alle recht in Aufruhr sind und der andere Grund ist dass OpenAI sehr wenig Kommunikation betrieben hat mit den forschenden Mathematiken.

00:06:30: die haben Das gedammt, wie man mal gesagt hat.

00:06:33: Also die haben diese Ergebnisse quasi abgeladen und ziehen sich dann auch wieder zurück.

00:06:38: Und das widerspricht doch sehr derartentweise in die im Forschung gearbeitet wird, da sucht man den Austausch wenn niemand anders an einem eligen Problem arbeitet, auch meiner Konkurrenten, diesen Sucht von dem Austauschen so.

00:06:50: Und OpenAI hat seine Modelle losgelassen auf tausende Mathematikprobleme weiß mein Zwischen und hat dann alles was rausgekommen ist veröffentlicht.

00:07:00: Man kann sich dazu vorstellen, dass da tatsächlich in schriftlicher Form so wie man sagen Menschen schreiben würde die Problemstellungen da hinein gefüttert werden.

00:07:08: In Spark-Modelle und dann kommt ein fertiger Beweis raus also der einfach gesagt ist genau das was passiert.

00:07:16: und teilweise verstehen die Leute von Open Air selber nicht was sie da gerade bekommen haben und stellen es online Und das ist etwas was sehr viele sehr verstört und verwirrt.

00:07:27: Ob eine Eiserke sind und das zum Wohle der Menschheit, da gibt es natürlich auch Zweifel daran.

00:07:32: Ich habe vor kurzem die Gelegenheit gehabt mit dem Thomas Haussl, ein Mathematiker vom Institute of Science and Technology Austria in Kloster Neuburg zu sprechen.

00:07:44: Und er hat mir erzählt wie das Brennen im Haus und auch in Österreich aufgenommen wurde.

00:07:49: You cannot imagine them.

00:08:11: Also die Mathematik erlebt, die industrielle Revolution wenn man so will.

00:08:28: Machen wir nochmal einen Schritt zurück.

00:08:30: Was heißt das eigentlich genau?

00:08:32: Wenn davon gesprochen wird, dass KI ein Mathematikproblem löst?

00:08:36: und wer überprüft oder kann überhaupt noch überprüfen ob diese Lösung stimmt?

00:08:42: Ja wie gesagt die KI-Modelle sind eigentlich Sprachmodelle.

00:08:46: Das sind eigentlich so einige Dinge wie GDPD, die halt auch viel Mathematiker gelernt haben und ein paar suchtes Fähigkeiten haben.

00:08:52: da werden die anderen Frauen hinein geführt dort wird gebräumtet und dann kommt da tatsächlich für Menschen lesbares im englischen Sprach geformuliertes Dokument raus und das Modell behauptet dann, dass es ein Beweis ist.

00:09:06: Das muss überprüft werden!

00:09:08: Ein Schlüssel bei der ganzen Entwicklung ist, dass er automatisierte Prüfmethoden gibt.

00:09:13: Da gibt's eine Programmiersprache die Lien.

00:09:15: heißt dies da zu da solche mathematische Publikation in Code aufzuschlüsseln in logischen Code und dann festzustellen, ob das quasi logisch ist was so steht oder nicht.

00:09:28: Und das lässt sich automatisiert überprüfen.

00:09:30: Das ist die eigentliche Besonderheit dass wenn OpenAI diese Dini postet, wie sie es getan haben mit hunderten wortenden Mathematik-Problemen, dann posten Sie zum Teil diese Linverifikation mit.

00:09:45: Das heißt man weiß dann, dass es zumindest logisch richtig ersetzt.

00:09:49: natürlich nicht die Prüfung durch menschliche Fahrkleute, aber es hat sich doch durchgesetzt die Erkenntnis dass das da am meisten stimmt.

00:09:57: Und dann kommt man in diese ganz eigenartige Situation, dass ein Maschinengeneriertes Mathematikergebnis hat, das Maschinengeprüft ist und jetzt Menschen versuchen zu verstehen was da eigentlich passiert ist.

00:10:11: Diese zwei Teile machen dieses Phänomen aus.

00:10:14: Du hast jetzt über die automatisierte Überprüfbarkeit gesprochen.

00:10:18: Das Problem der Nachvollziehbarkeit wirft dir die fast schon philosophische Frage auf, ob wir in der Mathematik jetzt vielleicht an einem Punkt angelangt sind, an dem wir mathematische Wahrheiten einfach akzeptieren müssen ohne dass sie von uns Menschen noch nachvollzogen werden können?

00:10:36: Ja das ist wirklich ein philosophisches aber auch ein ganz praktisches Problem.

00:10:40: also es gibt etliche dieser KI-generierten Mathematikergebnisse, die kaum jemand versteht und lesen kann.

00:10:47: Diese haben eine ganz komische Form, das ist ganz eigenartig wird es beschrieben von den Fachleuten und das Ganze lässt sich erweiter spinnen.

00:10:55: Jetzt können neue KI-Modelle diese Ergebnisse aufgreifen und vielleicht ihre eigenen Fragen stellen.

00:11:01: Das heißt wie sehr der Mensch dann jetzt längerfristig aus dem Boot bist, das stellt sich da wirklich ganz stark.

00:11:07: Aktuell ist es doch so dass viele Leute in der Mathematika davon sprechen, dass das eher fortschrittsschädlich sein wird längerfristig.

00:11:16: Also Terence Tao ist einer der zum Beispiel so ein Beweise quasi schwierig zu finden und selten.

00:11:22: die werden jetzt immer leichter zu finden sein.

00:11:24: Das Problem ist, dass dieses ganze kulturell gewachsene Traditionsgebilde fehlt dass einerseits der Ausbildung vom Nachwuchs gedient hat, andererseits aber auch dem Austausch gedient und den Verständnis gewinnen.

00:11:36: Das heißt da haben sich Leute ganz intensiv mit etwas beschäftigt, haben es dann verstanden, haben dieses Wissen weitergeben können.

00:11:43: Und das ganze fehlt jetzt – und das könnte auch durchaus zu Stillstand führen!

00:11:48: Ich glaube, es ist ja bei der Lösung mathematischer Probleme bisher auch oft so dass der Weg halt auch ein wichtiger Teil ist und nicht nur quasi das Ziel die Lösung ist sondern um dorthin zu kommen vielleicht neue Methoden Ideen und zusätzliche Erkenntnisse generiert werden können.

00:12:04: Und das droht dann jetzt wegzufallen.

00:12:07: also wenn man jetzt irgendwie nur die Lösung bekommt oder hundert richtige Antworten auf ungelöste Fragen aber den Weg dort hin nicht gegangen etwas verloren geht, ist glaube ich ein bisschen die Befürchtung oder?

00:12:20: Das sind die Beführchtungen.

00:12:22: Zum Teil wird das ein bissel sehr stark betont würde ich meinen.

00:12:26: Mathematik ist doch eine Wissenschaft, die darauf beruht dass man versucht endgültige Wahrheiten zu finden.

00:12:32: Das ist das einzige Wissenschaftsgebiet das noch behaupten kann ohne quasi ausgelacht zu werden so würde ich mal sagen und diese endgütigen Wahrheiten können jetzt Maschinen generiert werden und auf einmal ist man so ein bisschen pikiert und sagt, das ist doch nicht so wichtig.

00:12:46: Es geht doch ums Verständnis.

00:12:48: also ich würde es nicht überberaten.

00:12:51: Das ist etwas was schon jetzt natürlich stimmt.

00:12:54: aber es gibt einfach zum Beispiel offen ematomatische Fragen an denen viel hängt.

00:12:59: ja dass auch aktuell.

00:13:01: jetzt hat es gerade eine ganze neue veröffentlichung gegeben von Roppenei.

00:13:04: da ging es um Berechenbarkeitsprobleme und da gab's einen Satz auf den haben sich alle verlassen.

00:13:08: dort war geglaubt der stimmt und bewiesen ist er gewesen Und jetzt hat man ihn wiederlegt.

00:13:13: Jetzt fallen da einige Dinge wieder in sich zusammen, das heißt dieses pure Ergebnis auch ohne Verständnisgewinn kann man schon einen großen Wert haben ja.

00:13:22: Mathematikerinnen stoßen sicher mitunter auch an der ästhetik der mathematischen Beweisführung von KI.

00:13:31: Du hast ja damit Fachleuten gesprochen.

00:13:34: was ist dein Eindruck deiner Perspektive dazu?

00:13:37: Da schwankt so ein bisschen die Stimmung zwischen einerseits schon Faszination, also diese mathematischen Ideen, die da von der Kei kommen werden.

00:13:46: Da haben wir das Alien-Mathematik genannt und auch Jan Stau ist was diesen einen Millenniumsbeweis zu den Naviestockgleichungen angeht, dass auch Menschen währenddauer wahrscheinlich nie draufgekommen sind.

00:13:58: Und das andere ist, dass wirklich die Studien, die hier entstehen, die gelgenerierten ganz eilmatig zu lesen sehen Mir erzählt, wie seltsam das ist.

00:14:32: Jetzt haben wir uns schon viel auf der Mitte-Ibene bewegt.

00:14:36: Reini, magst du uns noch kurz erzählen eines dieser Probleme herausgreifen?

00:14:41: Was die KI jetzt in der Mathematik gelöst hat.

00:14:44: Was wissen wir jetzt oder sollten wir jetzt?

00:14:47: Wissen was wir vor ein paar Wochen noch nicht wussten?

00:14:50: Ja den vielleicht größten Impact, was auch an die Aufmerksamkeit angeht hatte diese Lösung des Millennium Price Problems um die Naviestokes-Gleichungen.

00:15:00: Diese Millennium price problems sind Mathematikkprobleme wie im Jahr gesammelt wurden und da wurde ein Preisgeld für eine Lösung von einer Million US-Dollar ausgeschrieben.

00:15:11: Sieben Mathematikprobleme, diese Liste seit zweitausend ist erst eines gelöst worden.

00:15:17: und dann meldet sich Open AI zu Wort und sagt sie haben eine dieser Probleme gelöst und das war eine riesen symbolische Sache weil Menschen so lange gescheitert sind an diesem Problem.

00:15:26: Das Problem handelt von Strömungen aller Art also Strömung in Umflugzentratflächen Strömungen in Blutgefäßen, in Rohren.

00:15:34: Also wirklich ein relativ gängiges praktisches Physikproblem.

00:15:38: Das Problem selbst dreht sich um einen theoretischen Hintergrund weil man nicht sicher weiß ob diese Gleichungen tatsächlich die Wirklichkeit beschreiben oder ob da auch kuriose Dinge passieren können also ob es quasi Spezialfälle gibt wo sie nicht mehr stimmen und wo die Gleichungen quasi unendlich werden.

00:15:54: Und das musste man nicht.

00:15:57: und zu zeigen dass das quasi passieren kann ist diese gleichungen verrückte Dinge tun können.

00:16:01: Das war eines dieser Progäme, dass das Klei-Institut in den USA genannt hat als Millennium Price Problem.

00:16:09: Und das hat OpenAI zeigen können und ich habe gezeigt wie man die Gleiche auch quasi dazu hinstupsen kann, dass sie was Verrücktes tun, wie das funktioniert.

00:16:18: Da hat es gewisse Fortschritte gegeben aber die große Lösung stand noch aus und es gab eine ziemlich kontroverse, weil ein anderes Forschungsteam, wo ein Jobbick beteiligt war Das war relativ knapp dran, auch dort einen großen Fortschritt zu machen.

00:16:32: Und OBNI hat da eben auch sehr plötzlich und relativ schroff das alles hingehaut und ist dafür auch stark kritisiert worden.

00:16:41: Also bei aller Kritik dann doch durchaus handfeste Lösungen.

00:16:57: Ja wir haben jetzt in den letzten Wochen insbesondere beobachtet dass die Mathematik daraus sticht in der Wissenschaft Insbesondere in diesem Feld durch künstliche Intelligenz sehr, sehr viel, sehr plötzlich passiert und sehr viele Ergebnisse kommen die man vielleicht vor kurzem so noch gar nicht erwartet hätte.

00:17:16: Ist es vielleicht so dass die Mathematik für Lösungen durch kündliche Intelligenz besonders geeignet ist?

00:17:22: Weil sich hier richtig und falsch oft viel eindeutiger überprüfen lassen als in anderen Disziplinen reine.

00:17:29: Also ich habe von Fachleuten gehört, dass sie schon sehr, sehr überrascht sind.

00:17:33: Dass diese Mathematikfähigkeiten in der Qualität auftauchen.

00:17:37: Aber es gibt tatsächlich ein paar handfeste Argumente dafür warum Mathematika wirklich geeignet ist.

00:17:43: Wir haben vor etlichen Monaten Mario Krenn einen KI-Forscher erklärt das eben die Sparkmodelle ja bisschen ausgelernt auch sind.

00:17:52: Die hat das ganze Internet durchgelesen und kennen alles Und der hat mir erzählt, dass Mathematik-Ergebnisse natürlich kann man immer neu generieren auch.

00:18:00: Man kann mathematische Formel finden, kann schauen ob die stimmen und kann diese Ground Truth erzeugen.

00:18:06: also man kann quasi eine Referenz erzeugt wo man KI Modellen beibringt was ist richtig und was ist falsch.

00:18:12: Und Mathematikergebnisse kann man in dieser Form einfach in größeren Mengen erzeugten und immer neu.

00:18:16: das heißt da geht die Trainingsdaten nicht so schnell aus.

00:18:19: Das ist ein Aspekt womöglich warum es jetzt möglich ist, dass gerade Mathematika sich dafür eignet.

00:18:25: Das andere ist natürlich, dass andere Wissenschaften brauchen Labor-Situationen.

00:18:29: Brauchen Interaktion mit der wirklichen Welt.

00:18:32: Es ist viel mathematisch notwendig.

00:18:33: Das kann alles in Schritt voran passieren.

00:18:35: Die Fachleute können sich über E-Mails austauschen und das ist genau diese Kommunikationsform die KI auch sehr gut beherrscht, sage ich mal.

00:18:42: Abgesehen von all dem finde ich es total verplüffend – das Computer, Logik eingebaut haben.

00:18:50: Die haben logische Schaltkreise,

00:18:52: d.h.,

00:18:52: die beherrschen.

00:18:52: Logik auf der fundamentalsten Ebene, dass sie in sprachlicher Form kommunizieren wie ein Orakel, den man irgendwie etwas hinschmeißt und sagt ja bitte erzähle mir, wie wir das Wetter morgen... Das tut man in sprachtlicher Form und dann spuckt die KI irgendwas aus und dann fängt man an zu interpretieren.

00:19:07: Was bedeutet das eigentlich?

00:19:08: Also wir sind in die Antike zurückgerutscht was es angeht!

00:19:11: Das ist vollkommen verrückt.

00:19:14: Deswegen ist das auch wahnsinnig spannend, weil es ja erst der Anfang ist.

00:19:19: Es ist durchaus denkbar dass das ein Zwischenschritt ist diese ein bisschen unbeholfene Art zu kommunizieren und dass man vielleicht doch auf die fundamentalen Ebenen wieder zurückwechselt und das Ganze noch viel mächtiger wird.

00:19:32: was dann passieren wird kann man schwer sagen aber diese Sprachmodelle stehen da in ganz im Zentrum und sind irgendwie so der Türöffner für etwas was dann vielleicht in Zukunft auch da ganz anders funktionieren könnte.

00:19:44: Das sind wirklich spannende Überlegungen.

00:19:47: Du beschäftigst dich ja ganz generell mit den Auswirkungen von KI auch auf andere Disziplinen?

00:19:54: Sind da ähnliche Umstürze in nächster Zeit zu erwarten, wie in der Mathematik oder rechnest du da in der nächsten Zeit eher nicht so damit aus der spezifischen Gemengelage die du für die Mathematika schildert hast?

00:20:07: Nach nie in der Geschichte der Wissenschaft konnte man sich mehr planieren – mit Bognosen und Einfragen!

00:20:13: Es ist wahnsinnig schwer zu sagen.

00:20:14: Es ist schon sichtbar, dass so agentische Modelle sehr viel Handlungsqualitäten entwickeln und das auch die Entwicklung in Richtung Aktionen der wirklichen Welt sich sehr stark verbessern.

00:20:30: Das heißt es ist schon denkbar, daß man diese Sparmodelle dann immer mehr mit Aktionsmöglichkeiten ausstattet und auf diesem Weg relativ bald auch in anderen Wissenschaftsgebieten Durchbrüche erreicht.

00:20:42: Unabhängig von den Sprachmodellen gibt es ja tatsächlich große Revolutionen sowie die Frage der Proteinfaltung durch Deep Mind.

00:20:49: Aber das sind alles so isolierte Dinge, massgeschneiderte Lösungen für bestimmte Probleme.

00:20:56: Die Sprachmodelle zeichnen sich dadurch aus dass sie eben so breite Anwendungsraum haben.

00:21:02: Es ist schwer zu sagen ob die Sprach-Modelle da in ihre Grenzen kommen was die Weiterentwicklung angeht und dass dann andere Modelle sein müssen.

00:21:09: Wenn das passiert, kann es schon sein, dass wir noch ein bisschen Zeit haben aber ansonsten es kann auch wieder wahnsinnig schnell gehen.

00:21:16: Ja eine interessante Frage ist ja auch wie sich die KI als Werkzeug für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler weiter entwickelt also ein möglicher Gegenpol zu der Sorge von nur noch mathematischen KI beweisen, die man kaum mehr nachvollziehen kann.

00:21:32: Die man zwar hingeschmissen bekommt aber wo man den Weg dazu nicht kennt.

00:21:37: als Gegenpol kann man ja auch wiederum vielleicht darauf hoffen dass Mathematiker und Mathematikerinnen mit Hilfe von KI eben genau solche Lösungen nachvollziehend können oder die Wege vielleicht rückwärts gehen können und dabei neue Erkenntnisse gewinnen.

00:21:54: also es ist ja nicht zwangsläufig so dass dieser ganze Prozess verloren gehen muss.

00:22:00: oder wie siehst du das reine?

00:22:01: Wie würdest du das so sehen, wie sich die Rolle des Menschen der Wissenschaft darin und des Wissenschafters durch die KI verändert.

00:22:09: Da gibt es schon wahnsinnige Chancen auch also... Es ist auch in der Mathematik nicht so durchwegs negativ die Stimmung.

00:22:17: Also manche sprechen durchaus von einem folgenden Zeitalter, das da kommen kann.

00:22:20: Die Beschleunigung ist in allen Wissenschaftsgebieten glaube ich spürbar Einfach im Coding, da geht es aber auch um reine Textarbeit.

00:22:30: Das kennen wir die meisten von uns und vermenken das im Alltag viel.

00:22:34: Das hat auch die Wissenschaft erfasst.

00:22:35: Es gibt schon die Möglichkeit viele unangenehme Aufgaben abzunehmen und Dinge zu beschleunigen.

00:22:42: Das ist etwas was ja längst angekommen ist.

00:22:44: Interessant wird wirklich der nächste Schritt sein wie sehr der Mensch dann in bereigner Setzbar ist wo man das bisher nicht für möglich gehört hat.

00:22:53: Das sind sehr spannende Entwicklungen.

00:22:55: Wir würden gerne abschließen mit einer persönlichen Frage, wie ist es eigentlich bei dir rein?

00:23:01: Begeistern dich diese Entwicklungen mehr oder machte das eher Sorge der Einfluss D in die KI da auf die Mathematik und möglicherweise auch andere Disziplinen

00:23:10: nimmt?

00:23:11: Es überwiegt meistens jetzt das Interesse an dem was da passiert einfach in der Geschwindigkeit auch dass man da teilhaben kann.

00:23:19: nüchtern betrachtet ist es so, dass da ganz viel Macht in die Hände von Unternehmen wandert.

00:23:27: In den USA wo man nicht genau weiß was damit gemacht wird und das kann meiner Meinung nach auch sehr schnell zu Effekten der wirklichen Welt führen wenn wir quasi das anfangen politisch einzusetzen oder an gewisse Ziele zu erreichen.

00:23:44: Da brauchen noch nie einmal eine allgemeine künstliche Intelligenz die wirklich Menschen im Filmbereiten übertrifft.

00:23:51: Das ist auch ein Werkzeug, hat viel Potenzial für ganz viele bedenkliche Entwicklungen.

00:23:56: Es bleibt auf alle Fälle spannend und wir erwarten schon die nächsten großen News, die wahrscheinlich nicht allzu lange auf sich warten lassen.

00:24:05: Danke, dass du dabei warst, Rainé!

00:24:07: Dankeschön!

00:24:08: Vielen Dank fürs Gespräch und euch allen vielen Dank fürs Zuhören!

00:24:12: Wir freuen uns wenn ihr beim nächsten Mal wieder dabei seid bei Rätsel der Wissenschaft.

00:24:16: Jeden zweiten Mittwoch überall wo es Podcast gibt.

00:24:19: Ich bin David Renat.

00:24:20: Und ich bin Tanja Praxler.

00:24:22: Diese Folge wurde von Christoph Neuwert produziert.

00:24:24: Bis

00:24:24: zum nächsten

00:24:46: Mal!