Frontier AI Labs заявили, что их модели нашли алгоритмы, способные решать задачи из области P против NP за время, которое они описывают как «подэкспоненциальное» — и предположительно опровергающее Exponential Time Hypothesis (ETH). В трёх задачах, на пересечении сложности и давних споров теории вычислительной сложности, лаборатории говорят о выводе, который ранее считался недостижимым. По реакции сообщества, часть специалистов восприняла это как прорыв, другие призвали к осторожности и повторной проверке. Эти же события сопровождались публикациями Anthropic, которые тоже поставили под сомнение ETH, добавляя сугубую дискуссию вокруг вывода.

Как и в другие случаи публикаций Frontier, материалы разнеслись по различным каналам в зависимости от дисциплины: математики получили работу на GitHub, компьютерные учёные сформировали рабочую группу и запросили публичное раскрытие доказательств с финансированием конференции для обсуждения, а физики создают свою группу, чтобы решить, как именно представить результаты. Этот подход демонстрирует попытку лабораторий изменить процесс открытых публикаций и согласовать нормы совместной работы над вкладом ИИ в научные исследования.

MIT-профессор Раян Уильямс, специалист по вычислительной сложности, ведёт координацию ответной реакции своего поля на найденное открытие и организует ответ. Уильямс ранее критиковал стиль публикации доказательств OpenAI, назвав его « DDOS-атакой на математиков » после прошлых выпусков, однако согласился сотрудничать с Frontier Labs ради пояснений и корректной интерпретации результата вместе с Расселом Импалигазцо и Рамамоханом Патури, учёными UC Сан-Диего, которые впервые сформулировали ETH ещё в 1999 году.

Первая стадия сотрудничества включала выпуск открытого письма, призывающего к обратной связи от учёных по данным вопросам и обсуждению норм участия ИИ в их исследованиях. По словам Уильямса, часть доказательств OpenAI выглядит «рутинной», но есть и три-четыре участков, которые выглядят «инопланетно» по своей сложности, и именно эти участки требуют совместной работы всего сообщества.

ETH относится к классу проблем P vs NP — длительная дискуссия в информатике и соседних науках, где учёные пытаются понять, существует ли задача, чьё решение можно быстро проверить, но нельзя быстро найти. Примером приводят судоку: решение можно проверить мгновенно, но найти его труднее, и такую логику связывают с криптографическими системами, где понимание пределов вычислительных возможностей критично для безопасности.

Сообщения OpenAI и Anthropic утверждают, что их модели нашли алгоритмы, позволяющие решать подобные головоломки в «подэкспоненциальном» времени — быстрее, чем ранее считалось возможным. Если это подтвердится, ETH может оказаться опровергнутой в научном смысле, и открывается возможность для алгоритмов, близких к P = NP. При этом специалисты подчёркивают, что речь не обязательно идёт о полном мгновенном переходе к P = NP и что найденный метод не обязательно является лучшим по всем параметрам.

Будущее вычислительной теории остаётся неопределённым: прочность ETH долго считалась опорой множества работ, и открытие потребует переоценки материалов последних лет. К тому же возник вопрос кибербезопасности: улучшение алгоритмов может затронуть криптосистемы, и некоторые аспекты таких систем требуют проверки на предмет устойчивости. Уильямс подчёркивает, что лаборатории уже проверили влияние на криптосистемы и не считают, что произошли прорывы в безопасности; тем не менее требуется публичное обсуждение последствий и поддержка конференции для выработки норм.