Terence Tao hat am 5. Oktober 2026 auf terrytao.wordpress.com einen Gastbeitrag von Jeremy Avigad über die Zukunft der Mathematik veröffentlicht. Die Kernaussage laut der Quelle: KI erzeugt heute mühelos Ergebnisse auf Publikationsniveau, wodurch das Lösen von Problemen und echtes mathematisches Verständnis auseinanderdriften.
Ich kenne das Muster von mir selbst: Code läuft, und ich weiß trotzdem nicht genau, warum. Avigad beschreibt etwas Ähnliches für sein Fach. Wer glaubt, Mathematiker würden bloß Probleme lösen, hat seiner Ansicht nach ein viel zu enges Bild ihrer täglichen Arbeit.
Die Idee zu dem Text kam auf einem Treffen von Technologie-Startups, die Convergent Research fördert. Die Organisation betreut auch das Lean FRO, einen gemeinnützigen Verein, der den Theorembeweiser Lean entwickelt. Die Teilnehmenden dort waren erstaunt, als Avigad sagte, er finde den Ton der Reaktionen in seiner Community überwiegend positiv, etwa in Blogeinträgen wie auf Taos Seite oder bei Proofs and Prompts. Allen ist dabei klar, dass sich der berufliche Alltag grundlegend ändern wird.
Ist Mathematik durch KI überflüssig?
Nein, sagt die Quelle. Avigad dreht die Frage einfach um: Es gehe nicht darum, ob Mathematik im KI-Zeitalter noch gebraucht wird, sondern darum, wie wir darin weiter Verständnis suchen. Und obwohl KI Vieles schon löst, bleibt seiner Einschätzung nach genug Raum für schwierigere Probleme.
Warum reagiert die Mathe-Community nicht panisch?
Weil sie nach eigenem Verständnis schon Umbrüche überlebt hat. Avigad zitiert den Philosophen Howard Stein, der die Transformation der Mathematik im 19. Jahrhundert als ihre „zweite Geburt“ bezeichnet, nach der ersten bei den antiken Griechen. Auch Mark Twains Satz, das Gerücht um seinen Tod sei übertrieben, steht als Motto über dem Essay. Die Botschaft dahinter: Das Ende der Mathematik wurde schon oft ausgerufen.
Fein gefunden finde ich nebenbei eine Randnotiz: Der Beitrag wurde laut Tao zunächst in einem anderen Dateiformat geschrieben und mit KI konvertiert. Der Essay über KI in der Mathematik hat also selbst schon eines dieser Werkzeuge benutzt. Die ruhige Grundstimmung halte ich für gesund, auch wenn sie von Leuten kommt, deren Alltag sich gerade verändert. Zahlen oder Studien liefert der Text allerdings nicht, es bleibt ein persönliches Essay.
Kurz beantwortet
Wer hat den Beitrag geschrieben? Jeremy Avigad, als Gastbeitrag auf Terence Taos Blog „What’s new“, erschienen am 5. Oktober 2026.
Was ist das Lean FRO? Laut Quelle eine gemeinnützige Organisation, die den Theorembeweiser Lean entwickelt und von Convergent Research betreut wird.
Worum geht es in dem Text? Darum, dass KI publizierbare Ergebnisse leicht macht und damit Problemlösen von Verständnis entkoppelt. Die offene Frage ist, wie Mathematik Verständnis trotzdem erzeugt.
Avigad betont, der Raum für die wirklich schweren Probleme bleibe groß. Dann stellt sich für mich nur noch eine Frage: Wer formuliert diese schweren Probleme, wenn das Lösen billig wird, die Mathematikerin, das Modell, oder ist das Stellen der Frage am Ende der letzte sichere Job im Fach?