OpenAI 昨日发布了三个长期困扰研究者的数学难题解法，其中一项是对指数时间假说（ETH）的直接反驳。几小时后，Anthropic 也发布了他们自己的 ETH 反驳版本。Anthropic 数学家 Levent Alpöge 先暗示 OpenAI 的解法可能基于已有工作，科学界对此反应复杂：既兴奋，又不安。

ETH 是 P vs NP 这一经典问题的重要支柱。P vs NP 问的是：一个能快速验证答案的问题，是否也一定能快速求解？Sudoku 是典型例子：验证一个解很容易，找到它却很花时间。加密系统的安全性正依赖这种不对称——有密钥就能解密，但没有密钥时，暴力破解耗时到不可用。多数研究者假设 P ≠ NP，而 ETH 提供了关键证据：它断言，对一类特定的难解逻辑谜题，随着变量数量增加，即使最快的算法也需要指数级时间。

OpenAI 和 Anthropic 声称模型找到了“亚指数”时间算法，也就是比以往认为可能的更快。若为真，ETH 即被证伪，也可能为 P = NP 打开一条路径。但组织计算机科学界回应的 MIT 教授 Ryan Williams 提醒，这不可能是最终答案，OpenAI 的算法也不可能是能拿到的最好算法。他说，每个计算机科学家都应该对 P = NP 的可能性多一分权重，但具体多少因人而异。

OpenAI 这次按学科采取了不同发布方式：数学解法直接放到 GitHub；计算机科学家组成工作组，要求公开证明并由 OpenAI 资助会议讨论；物理学家则组成工作组决定如何发布结果。Williams 曾批评 OpenAI 今年 10 月早些时候的“证明倾倒”是“对数学家的 DDoS 攻击”，但他这次同意合作，与 1999 年共同提出 ETH 的两位加州大学圣迭戈分校科学家 Russell Impagliazzo 和 Ramamohan Paturi 一起解读证据。他们的第一步是发布公开信，征求相关研究者反馈，并讨论 AI 参与科研的规范。Williams 说，证明中有些部分可能是“常规”的，但也存在两三个“看起来像外星人”的部分，恰恰是这些部分让他觉得，整个社区需要一起研究。

ETH 的持久性使其出现在过去十年许多论文中，如果 AI 实验室的否定成立，这些论文都要重新审视。这也是 Williams 推动 OpenAI 资助会议的原因。在科学问题之前还有网络安全问题：更快的算法可能意味着依赖特定密钥大小的加密系统被认为已破解。Williams 询问 OpenAI 科学负责人 Dan Roberts，是否检查过对加密系统的影响，对方表示检查了，并合理确信没有导致任何现有加密方案被攻破。

Williams 对 AI 驱动的科学发现总体乐观，但也有真实担忧，尤其是下一代科学家的训练。他认为，AI 正迫使研究者更敢于设定远大目标，更深入思考：如果过去的问题都成了 AI 的低垂果实，该如何提高科学问题的门槛？