ZEIT WISSEN. Woher weißt Du das?
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Wozu Mathe, es gibt doch KI?

16. August 2026 · 30 Min.

KI kann inzwischen komplexe mathematische Beweise liefern, ersetzt aber nicht die menschliche Kontrolle, Formalisierung und die Bewertung durch die wissenschaftliche Gemeinschaft.

In der Folge berichtet Christoph Drösser von der Mathematikkonferenz in Philadelphia und davon, wie er eine KI (Gemini) nutzte, um einen fehlenden Beweisschritt seiner eigenen Diplomarbeit von 1985 zu prüfen. Diskussionsteilnehmer wie Alex Kontorowitsch und Bryna Krah betonen, dass KI viele Beweisaufgaben übernehmen kann, die Einbettung in das mathematische Gesamtgebäude und gemeinschaftliche Standards jedoch weiter menschliche Arbeit erfordern. Susanne Prediger erläutert die Folgen für den Mathematikunterricht: KI bietet Lernhilfe, verstärkt aber zugleich die Notwendigkeit neuer Prüfungsformate und Lehrziele.

Themen & Erkenntnisse

KI in der mathematischen Forschung und ein persönlicher Testfall · ab 00:55
Debatte auf der Mathematikkonferenz: Werte, Formalisierung und die Leidener Erklärung · ab 10:19
Auswirkungen auf Unterricht, Ausbildung und Berufswege · ab 25:24

Wer spricht

M
Max RaunerHOST

Max Rauner ist Wissenschaftsjournalist und Host bei ZEIT WISSEN; in der Folge übernimmt er Moderationspassagen und verweist auf das Magazin/Angebote der Redaktion.

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C
Christoph DrösserGAST

Moderator und Redakteur bei Deutschlandfunk, berichtet über die Verleihung der Fields-Medaillen 2026 live von der Veranstaltung in Philadelphia für die Wissenschaftssendung Forschung aktuell.

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S
Susanne PredigerGAST

Susanne Prediger ist Mathematikdidaktikerin an der TU Dortmund. Im Gespräch erklärt sie, wie KI die Lehr‑Lern‑Situationen in der Mathematik verändert, welche Risiken (Delegation statt Verstehen) und Chancen (interaktive Erklärungen) entstehen und warum Prüfungsformate und Bildungsziele überdacht werden müssen.

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A
Alex KontorowitschGAST

Alex Kontorowitsch ist Mathematiker an der Rutgers University, der selbst viel mit KI arbeitet. Er beschreibt den mathematischen Erkenntnisprozess in vier Phasen (Finden, Erklären, Formalisieren, Kanonisieren), betont die Bedeutung menschlicher Kommunikation—etwa informeller Gespräche—bei der Einordnung maschineller Beweise und sieht sowohl Chancen als auch die Notwendigkeit von Standards.

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B
Bryna KrahGAST

Bryna Krah von der Northwestern University war an einem Workshop in Leiden beteiligt und spricht in der Folge über die dort formulierten Empfehlungen (die 'Leidener Erklärung'), mit denen die Mathematikgemeinschaft gemeinschaftliche Werte, Transparenz und Regeln für den Einsatz von KI in Forschung und Publikation festlegen möchte.

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KIDieser Inhalt wurde KI-gestützt erstellt und redaktionell geprüft.