Eine künstliche Intelligenz löst 49 von 50 bislang unveröffentlichten Forschungsaufgaben aus der theoretischen Physik – für durchschnittlich gerade einmal 2,33 Dollar pro Aufgabe. Doch bei der Überprüfung erlebten die Wissenschaftler eine Überraschung: Mehrere vermeintliche Fehler der KI entpuppten sich als Fehler in ihren eigenen Berechnungen. Die Maschine hatte richtig gerechnet, die Experten mussten ihre Lösungen korrigieren. Eine neue Studie zeigt, wie weit die KI bereits in die akademische Spitzenforschung vorgedrungen ist.
Ausgerechnet die menschlichen Musterlösungen erwiesen sich als fehlerhaft. Die Forscher hielten mehrere Antworten des KI-Systems GPT-6-Astra zunächst für falsch. Erst eine erneute Kontrolle und Rücksprache mit den beteiligten Experten brachten die Wahrheit ans Licht: Die ursprünglichen Berechnungen enthielten mathematische Fehler. Nach deren Korrektur bestätigten die Wissenschaftler, dass die künstliche Intelligenz richtig gelegen hatte. Eine ziemliche Blamage für die menschlichen Experten, die ihre eigenen Fehler erst durch die vermeintlich falschen KI-Antworten entdeckten.
Fünf KI-Agenten im Test
Die am 9. Oktober veröffentlichte Studie „TheoPhysEval“ stellte fünf KI-Agenten auf die Probe. Insgesamt 50 neue Forschungsaufgaben aus elf Bereichen der theoretischen Physik galt es zu bewältigen – von Quantenphysik über Teilchenphysik bis hin zur Kosmologie. Die Probleme stammten von internationalen Spitzenforschern und waren zuvor unveröffentlicht. Ein führender Spezialist benötigt für eine typische Aufgabe nach Einschätzung der Studienautoren ungefähr einen Tag oder weniger. Wissenschaftler außerhalb ihres Spezialgebiets brauchen erheblich länger.
Die KI-Agenten durften wissenschaftliche Literatur durchsuchen und eigene Computerprogramme für mathematische Berechnungen schreiben. Menschliche Hilfestellungen gab es während der Bearbeitung keine. GPT-6-Astra erreichte mit dem Programmieragenten Codex eine Erfolgsquote von 98 Prozent. Claude Opus 5.5 löste 46 der 50 Aufgaben, Gemini 3.8 Flash schaffte 34. Das Spitzensystem scheiterte an einer einzigen Aufgabe. Eine Erfolgsbilanz, die angesichts der enormen fachlichen Bandbreite selbst Spitzenforscher aufhorchen lassen dürfte.
Richtig interessant wird es bei den Kosten. Für alle 50 Aufgaben zusammen errechneten die Studienautoren bei GPT-6-Astra lediglich 116,28 Dollar an API-Gebühren. Durchschnittlich 2,33 Dollar pro Forschungsproblem. Die gesamte technische Infrastruktur und die menschliche Kontrolle kommen noch hinzu. Dennoch kostet die eigentliche KI-Leistung damit weniger als eine Tasse Kaffee. Die Forscher testeten jeden Agenten einmal mit dem vollständigen Aufgabensatz. Die Ergebnisse dokumentieren also die Leistung unter diesen Testbedingungen.
Was bedeutet dies für Forschungseinrichtungen?
Für Universitäten und Forschungseinrichtungen ist das eine Ansage. Die Wissenschaftler weisen selbst darauf hin, dass sich einige solcher Forschungsprobleme bislang als Einstiegsprojekte für junge Doktoranden eigneten. Sie sollten sich durch wissenschaftliche Literatur arbeiten, mathematische Methoden erlernen und eigene Ergebnisse erarbeiten. Nun erledigen KI-Agenten einen erheblichen Teil dieser Arbeit weitgehend selbstständig. Als Projekte zur Gewinnung neuer Forschungsergebnisse verlieren solche Aufgaben damit zunehmend ihren Sinn. Zum Erlernen wissenschaftlicher Methoden können sie weiterhin nützlich sein.
Damit gerät auch die wirtschaftliche Grundlage hochspezialisierter Wissensarbeit unter Druck. Wenn komplizierte Berechnungen, für die Menschen jahrelang studieren und sich spezialisieren müssen, für wenige Dollar automatisiert werden können, verändert das die Kostenrechnung der Forschung. Kleine Teams können mehr leisten, Projekte schneller vorankommen und teure Spezialarbeiten ihren bisherigen wirtschaftlichen Wert verlieren. Davon könnten Unternehmen und Forschungseinrichtungen massiv profitieren. Für hochqualifizierte Wissenschaftler wächst hingegen die Konkurrenz durch Maschinen, die rund um die Uhr arbeiten und deren Rechenleistung nur einen Bruchteil menschlicher Arbeitskosten verursacht.
Die KI dringt in immer mehr Bereiche vor
Die Entwicklung neuer physikalischer Theorien und die Auswahl wirklich wichtiger Forschungsfragen bleiben vorerst eine Stärke menschlicher Wissenschaftler. Auch die Studienautoren betonen diese Grenze. Doch die eigentliche Rechenarbeit, lange Zeit ein Kernstück akademischer Spitzenleistungen, beherrschen führende KI-Systeme bereits auf Expertenniveau. Damit fällt eine weitere Bastion hochqualifizierter menschlicher Arbeit.
Die theoretische Physik dürfte jedoch kaum der einzige Bereich bleiben, in dem Spezialisten erleben, wie die künstliche Intelligenz ihre Aufgaben übernimmt. Auch Mathematiker, Ingenieure, Programmierer, Mediziner, Chemiker und andere Wissensarbeiter müssen sich mit dieser Entwicklung auseinandersetzen. Denn die wirtschaftliche Rechnung ist gnadenlos: Wenn Maschinen hochkomplexe Aufgaben für ein paar Dollar erledigen, geraten bisherige Kostenstrukturen und Geschäftsmodelle unter Druck.
Jahrelang galt wissenschaftliches Spezialwissen als knappes und entsprechend teures Gut. Jetzt löst eine KI anspruchsvolle Forschungsprobleme für durchschnittlich 2,33 Dollar – und findet dabei sogar Fehler in den Berechnungen der menschlichen Experten. Die Frage ist dabei schon lange nicht mehr, ob künstliche Intelligenz auch hochqualifizierte Wissensarbeit verändern wird. Die eigentliche Frage lautet, wie viele dieser Tätigkeiten künftig überhaupt noch von Menschen erledigt werden müssen.
Für 2,33 Dollar: KI löst Physikprobleme und entlarvt Fehler menschlicher Forscher