OpenAI и Anthropic заявляют, что их ИИ-модели получили результаты, ставящие под сомнение давнее предположение о пределах вычислений. Если эти заявления подтвердятся, выводы могут изменить теорию сложности — хотя ни одна из лабораторий пока не создала более быстрого практического программного обеспечения и не взломала существующее шифрование.

Гипотеза 1999 года под давлением

Гипотезу экспоненциального времени (ETH) предложили в 1999 году Рассел Импальяццо и Рамамохан Патури. Она утверждает, что некоторые логические задачи требуют экспоненциально большего времени вычислений по мере роста их размера, и исследователи десятилетиями опирались на это предположение. На практике гипотеза исключает «обходные пути»: она гласит, что любой алгоритм для таких задач должен замедляться экспоненциально с ростом входных данных, поэтому субэкспоненциальный метод — тот, время работы которого растёт медленнее этой кривой, — прямо противоречил бы ей. Согласно OpenAI, сотни научных работ использовали ETH для установления вычислительных пределов в таких областях, как теория графов, базы данных и вычислительная биология. Если ETH окажется ложной, многие из этих выводов придётся пересмотреть.

Две лаборатории, два заявленных опровержения

26 октября OpenAI объявила, что одна из её ИИ-моделей получила доказательство, ставящее под сомнение ETH, в рамках более широкого релиза, включавшего также результаты в области гармонического анализа и квантовой теории поля. Формализация в Lean этого результата, проверенная машиной в доказателе Lean, подтверждает корректность субэкспоненциального алгоритма, а сопровождающая статья предлагает более сильное теоретическое доказательство.

Лишь несколько часов спустя Anthropic представила собственные результаты. Компания сообщила, что Claude обнаружил детерминированный алгоритм, способный решать 3-SAT — каноническую эталонную задачу в исследованиях вычислительной сложности, — быстрее экспоненциального времени; подробности приведены в публичном репозитории. Однако в репозитории отмечается, что это открытие остаётся теоретическим: «Результат носит чисто асимптотический характер и ничего не говорит о решении формул на практике».

Вопросы возникли и к самим исследованиям. TechCrunch сообщает, что математик Anthropic Левент Алпёге усомнился в том, насколько работа OpenAI опиралась на существующие исследования.

Что эксперты могут — и чего не могут — проверить

OpenAI собрала группу рецензентов, в которую вошли пионеры ETH Импальяццо и Патури, а также профессор MIT Райан Уильямс, и согласилась поддержать конференцию и опубликовать свои результаты для дальнейшей проверки.

Ранее Уильямс критиковал поток сгенерированных ИИ доказательств, утверждая, что математики оказываются перегружены объёмом работы, требующей проверки. Но последние результаты OpenAI его заинтересовали. В разговоре с TechCrunch он отметил, что, хотя некоторые части доказательства показались ему знакомыми, другие выделялись: «есть два или три чужеродно выглядящих фрагмента».

Именно здесь важна человеческая экспертиза. Lean может подтвердить логическую корректность формального доказательства, но исследователям ещё предстоит понять незнакомую логику рассуждений и определить, может ли она привести к практическим алгоритмам. Конференция, которую OpenAI согласилась поддержать, и последующие публикации станут следующей контрольной точкой этой проверки — моментом, когда «чужеродные фрагменты» либо убедят научное сообщество, либо нет.

Не P против NP и не взломанный шифр

Опровержение ETH не решит проблему P против NP — отдельный, существующий уже десятилетия вопрос о том, можно ли быстро решить каждую задачу, ответы на которую можно быстро проверить, — и не вскроет слабости существующего шифрования. Тем не менее у держателей криптовалют есть причины для внимания. Cryptopolitan ранее сообщал о предупреждении исследователя Ethereum Джастина Дрейка о том, что созданная ИИ математика — включая отдельный релиз OpenAI из 722 рукописей — со временем может угрожать цифровым подписям. Пока это остаётся предупреждением, а не доказанным взломом.

В июле Claude Mythos Preview от Anthropic улучшил атаку на HAWK, кандидата в постквантовые подписи, после 60 часов исследований. Ни одна развёрнутая система не пострадала.

Гонка ИИ-исследований без финишной черты

Доклад State of AI 2026 описывает расширяющуюся гонку между Anthropic, OpenAI и Google. Внутренние измерения Anthropic показывают, что в августе Claude выполнял 26% отслеживаемых работ по R&D моделей — против менее 1% в феврале. Тем временем британский AI Security Institute сообщает, что продолжительность определённых задач кибербезопасности, которые способен выполнить ИИ, удваивается примерно каждые восемь месяцев. Конкурирующие анонсы об ETH появились именно в этом контексте, где результаты исследований с помощью ИИ всё чаще отслеживаются как мера прогресса на переднем крае.

ИИ помогает исследователям делать открытия быстрее, но математический прорыв автоматически не превращается в лучшее программное обеспечение. Даже если ETH будет опровергнута, создание практических алгоритмов может занять годы — и человеческим исследователям ещё предстоит большая работа.