OpenAI与Anthropic模型称可反驳计算假说

OpenAI和Anthropic声称，他们的AI模型对关于计算能力限制的傳統观点提出了挑战。如果得到证实，这些发现将重塑复杂性理论。然而，两家公司均未成功开发出更快的软件或破解当前的加密技术。

来自1999的一个假说，如今正面临压力

Russell Impagliazzo 和 Ramamohan Paturi 在 1999 年首次提出了指数时间假说 (Exponential Time Hypothesis, ETH)。 ETH 指出，存在特定的逻辑问题，随着其规模的增加，所需的计算时间会指数级增长。

数十年来，研究人员基于这一假设开展研究。据OpenAI称，在图论、数据库、计算生物学等领域利用ETH证明计算复杂度的研究论文数量已达数百篇。如果ETH被证伪，研究人员可能不得不重新审视其中许多结论。

两个实验室,两个反驳

10月26日，OpenAI 宣布其AI模型提供了挑战ETH的证明。此次公告是更广泛发布的一部分，其中包括谐波分析和量子场论领域的成果。Lean形式化方法证明了次指数算法的有效性，尽管随附的论文提供了更强的理论证明。

仅数小时后，Anthropic也提出了自己的发现。据该公司称，Claude被发现提出了一种确定性算法，能够在少于指数级的时间内解决3-SAT问题。但其代码库同时也表明，该发现目前仍仅停留在理论层面：

结果纯粹是渐近的,没有说明在实际中如何解决公式。

关于这些发现背后的研究也引发了诸多疑问。TechCrunch报道，Anthropic数学家Levent Alpöge质疑OpenAI的工作在多大程度上借鉴了现有研究。

专家能够验证和无法验证的内容

OpenAI 组织了由 ETH 先驱 Impagliazzo 和 Paturi 以及麻省理工学院教授 Ryan Williams 组成的团队来分析这些结果。此外，OpenAI 还同意支持一场会议，并将其研究结果公开供进一步审查。

Williams此前曾批评过大量由AI生成的证明论文，他认为数学家们被需要审查的工作量压得喘不过气来。但OpenAI的最新发现引起了他的兴趣。他在接受TechCrunch采访时表示，尽管证明中的某些部分看起来很熟悉，但其他部分则显得尤为突出：

“有两三个外来物种的外表”

正是在这一点上，人类的专业知识变得至关重要。精益可以检查正式证明是否逻辑上合理，但研究人员仍然需要理解陌生的推理，并确定它是否能够导致实际的算法。

为什么这不是 P 等于 NP,也不是一个破解的密码

证明 ETH 不成立并不解决 P 与 NP 问题,也不会暴露现有加密算法的弱点。

尽管如此，加密货币持有者仍有理由保持关注。Cryptopolitan报道称，以太坊研究员Justin Drake警告说，包括OpenAI单独发布的722份手稿在内的AI生成数学成果，最终可能会威胁到数字签名技术。

目前,这仍然是一种警告,而不是已证实的违规行为。

今年7月，Anthropic的Claude Mythos Preview在对HAWK（一种后量子签名候选方案）发起攻击方面取得了进展，历时60小时的研究。目前尚未有任何已部署的系统受到影响。

一场人工智能研究竞赛,没有终点线可望

2026年AI现状描述了Anthropic、OpenAI和Google之间日益激烈的竞争。

Anthropic的内部数据显示，Claude在8月份完成了26%的已跟踪模型研发工作，而2月份这一比例不到1%。与此同时，英国的AI安全研究所报告称，AI能够完成的某些网络安全任务的耗时大约每八个月翻一番。

人工智能正帮助研究人员更快地做出发现。但数学上的突破并不必然带来更好的软件。即使 ETH 被推翻，实际算法的开发仍可能需要数年时间。人类研究人员前方仍有大量工作要做。

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