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计算机领域天塌了,两大巨头同日宣布:世纪猜想ETH被证伪

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10月26日,理论计算机圈直接炸了。

OpenAI和Anthropic——全球排名前二的AI巨头——几乎在同一天宣布:它们的AI模型,推翻了统治计算机科学界整整27年的"铁律"——指数时间假设,也就是ETH。

更让人后背发凉的是:Anthropic的论文里白纸黑字写着,核心算法由自家模型Claude在零人类干预下独立完成。

什么概念?人类顶尖科学家研究了几十年没撼动的地基,AI花了几天就给掀了。



OpenAI总部大楼——这次颠覆性成果的诞生地之一

这个ETH,到底是什么来头?

要说清楚这事,得先把时间拨回1999年。

那一年,两位计算机科学家Impagliazzo和Paturi提出了一个假设:像3-SAT这样的NP完全问题,变量数每增加一个,计算时间就得翻一倍。换句话说,解决这类问题,必然要花指数级的时间——2的n次方,变量多到一定程度,就算把全宇宙的原子都拿来当算力也不够。

这就是ETH,指数时间假设。

从那以后的27年里,全球计算机科学家几乎默认它就是对的。它像物理学里的万有引力定律,不需要证明,当成常识用就行。

据公开报道,过去有数百篇学术论文,都是在"ETH成立"这个大前提下做研究的。图论、组合优化、数据库理论、计算生物学、计算几何——好几个领域的论文,地基都打在这上面。

打个比方:如果黎曼猜想被推翻,倒的是数论的楼;那ETH被推翻,倒的就是整个计算复杂度和参数化算法这一片小区。



数学公式构成的抽象网格——ETH就是这片数字世界的地基之一

AI是怎么把它推翻的?

先说说原来的难度。

ETH说的是:3-SAT问题在最坏情况下,需要2的n次方量级的时间才能解出来。n是变量数量。n=100的时候,这个数字已经是天文数字了。

结果现在,OpenAI和Anthropic各自拿出了一套算法,说:不对,不用那么久。

OpenAI给出的运行时间是2的O(n/√log n)次方。Anthropic更狠,直接给出了2的O(n·log log n / √log n)次方——而且它解的还不是普通的3-SAT,而是更难的#3-SAT,连"有多少种解"都能算出来。

这两个时间复杂度,在数学上都叫"亚指数时间"。

什么意思?原来大家觉得这类问题的难度下限就是指数级,现在AI说:不对,下限没那么高,还能往下压。

而且一压就是连锁反应——据论文摘要,这次成果不仅推翻了ETH,连带着SETH、Gap-ETH、NSETH这三个相关的强假设,一起被掀翻了。

等于说,AI不是拆了一块砖,是把整面承重墙给卸了。



二进制代码构成的数据流——AI在亚指数时间里找到了原来被认为不存在的路径

最吓人的不是结果,是谁做出来的

如果是某个图灵奖得主花了十年证明了ETH是错的,圈内人顶多震惊一下。

但这次不一样。

OpenAI的说法是:10月16日,它们的模型自己找到了ETH的自然语言反证;第二天,就在Lean证明助手里完成了形式化验证。整个过程,人类只是在旁边看着。

Anthropic更直接。它们在仓库里写得明明白白:这个确定性算法是Claude独立设计的,解决了#3-SAT这个比3-SAT更难的计数问题。

注意"零人类干预"这五个字。

过去AI做科研,大家的认知是:人类提问题、人类定方向,AI当个高级计算器帮忙算。现在倒好,问题是人类提的,但怎么解、用什么思路、走哪条路径——全是AI自己想出来的。

OpenAI研究员、原微软杰出科学家Sebastien Bubeck说了一句话:这是他20年来见过的最大惊喜。

你品品这个语气。不是"又一个新算法",是"20年最大惊喜"。在理论计算机这种十年出一个大成果的领域,这个评价的分量,懂的都懂。



AI正在独立完成人类科学家几十年没搞定的难题

这事儿跟普通人有啥关系?

短期来看,学术界先地震。

几百篇论文的前提没了,很多结论要重新审视。就像你盖了一栋楼,住了20年,突然有人说地基是沙子做的——你慌不慌?

中期来看,最受冲击的可能是密码学。

现在很多加密算法,安全性建立在"某些问题很难算"这个假设上。如果ETH被证伪了,那原来觉得"根本算不动"的问题,是不是其实没那么难?这个问号一旦打出来,整个密码学的安全评估体系都得重过一遍。

长期来看,好消息是:优化问题、数据库查询、AI模型训练——这些原来觉得"计算量太大搞不定"的场景,可能都有了新的提速空间。

当然,也别激动太早。ETH被证伪,不意味着所有难题都能秒解。它只是把"难度的下限"往下拉了一截,就像原来以为天花板在三楼,现在发现二楼还有门——但离一楼还有很远。



算力网络的未来——算法的边界,正在被AI重新定义

2022年ChatGPT刚出来的时候,大家说AI是个聪明的工具,能写文章、能写代码、能画画。

现在呢?它开始改写人类科学的地基了。

过去我们总觉得,基础科学突破得靠人类顶尖大脑,得靠诺奖级别的科学家坐冷板凳坐十年。结果AI用了几天,就把一个悬了27年的问题给解决了——而且没人教它怎么做。

最值得警惕的,不是AI算得快。

是它开始独立找思路了。

当工具开始自己思考问题的时候,我们到底是在用它,还是在被它带着走?这个问题,可能比ETH本身,更值得每个人想一想。

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