Scott Aaronson vergleicht die Stimmung in der Mathematik nach der Veröffentlichung von OpenAI mit der eines Jägers und Sammlers, der miterlebt, wie nebenan ein Resort eröffnet und der gezwungen ist, seine Laufbahn zu überdenken.
Die Veröffentlichung, datiert auf den 6. Oktober 2026, ist eine Sammlung von 719 Arbeiten, die in 372 Ergebnisfamilien gruppiert sind und von einem unveröffentlichten internen Modell erzeugt wurden. Mehrere Ergebnisse berühren vertraute Aufgaben der Datenwissenschaft: den Abgleich unstrukturierter Texte, die Auswahl repräsentativer Beobachtungen, die Erzeugung von Vergleichsdaten und das Anpassen von Modellen.
Die Sammlung umfasst siebzehn Disziplinen. Die theoretische Informatik hat die meisten Familien, 40, etwa 11 % der Gesamtzahl. Gemessen an den Seiten führen jedoch Wahrscheinlichkeitstheorie und statistische Mechanik, mit 29 Familien, die 105 Arbeiten und 7.232 Seiten umfassen, rund 21 % aller Seiten. Die vollständige Sammlung umfasst 34.669 Seiten, und die mittlere Arbeit ist 39 Seiten lang. Würde man täglich ein PDF lesen, bräuchte man fast zwei Jahre.
Ein zentrales Beispiel ist die Editierdistanz, also die minimale Anzahl von Einzelzeichen-Einfügungen, -Löschungen und -Ersetzungen, die nötig sind, um eine Zeichenkette in eine andere zu verwandeln. Sie hilft, Datensätze wie "Jon Smith" und "John Smyth" zuzuordnen, die sich um zwei Bearbeitungen unterscheiden. Die übliche exakte Berechnung baut ein Gitter auf, dessen Größe quadratisch mit der Zeichenkettenlänge wächst, sodass eine Verdopplung beider Zeichenketten das Gitter viermal so groß macht. Eine neue Arbeit in der Veröffentlichung behauptet ein schnelleres Verfahren, wobei ein Beweis für eine bessere Methode einer praktischen Umsetzung vorausgehen kann.
Der allgemeinere Punkt ist, dass Entscheidungen über Genauigkeit, Distanz und Zufälligkeit den nötigen Rechenaufwand, Speicherbedarf und die benötigten Daten bestimmen. Ob diese theoretischen Fortschritte produktive Systeme erreichen, bleibt eine offene Frage.
Quelle: Towards Data Science · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing