Две лаборатории одновременно сообщили, что их модели опровергли гипотезу экспоненциального времени, на которой держалась четверть века теоретической информатики.
Двадцать шесть октября 2026 года OpenAI объявила, что её внутренняя модель выдала опровержение гипотезы экспоненциального времени. Спустя несколько часов Anthropic опубликовала собственное опровержение. Если результаты подтвердятся, учебники по Computer Science придётся переписывать — а заодно и значительную часть исследовательских работ, которые последние двадцать семь лет опирались на эту гипотезу как на рабочее допущение.
Гипотеза экспоненциального времени была сформулирована в 1999 году. Суть проста: некоторые вычислительные задачи требуют экспоненциально растущего времени по мере усложнения. На этом допущении построены сотни научных статей и защит. Теперь обе лаборатории утверждают, что их модели нашли алгоритмы, решающие эти задачи за субэкспоненциальное время — то есть быстрее, чем считалось возможным.
Что именно заявили OpenAI и Anthropic
По данным OpenAI, её система создала опровержение на естественном языке 16 октября, а 17 октября результат формализовали в Lean — программном инструменте, который проверяет математические доказательства шаг за шагом. Anthropic пришла к схожему выводу независимо. Помимо гипотезы экспоненциального времени, OpenAI сообщила о результатах, касающихся гипотезы Какая, задач локального сглаживания и квантовой теории поля.
Гипотеза экспоненциального времени тесно связана с проблемой P против NP. Успешное опровержение бросило бы вызов устоявшимся представлениям о вычислительной сложности, хотя и не доказало бы, что P равно NP. Это важное различие: речь идёт не о перевороте в понимании вычислимости, а о пересмотре конкретных допущений, на которых долго держалась теория.
Научное сообщество не спешит аплодировать
MIT-исследователь Райан Уильямс координирует независимую проверку вместе с коллегами из Калифорнийского университета в Сан-Диего — Расселлом Импальяццо и Рамамоханом Патури, которые стояли у истоков самой гипотезы. Учёные запросили публичный доступ к материалам OpenAI и финансирование конференции для обсуждения результатов. Уильямс отметил, что части доказательства содержат незнакомые методики, которые требуют изучения широким сообществом.
Он также предупредил: если выводы выдержат независимую проверку, ранее опубликованные работы, опиравшиеся на гипотезу, придётся пересматривать. Отдельно математик Левент Альпёге поставил под сомнение, не опирался ли подход OpenAI на уже существующие исследования. Это не обвинение, а нормальный научный скепсис — и он здесь уместен.
Кибербезопасность и стандарты проверки
Побочный вопрос — не ослабят ли более быстрые алгоритмы криптографические системы, которые держатся именно на вычислительной сложности. Уильямс сообщил, что OpenAI оценила риск и выразила разумную уверенность в том, что её находки не компрометируют существующее шифрование немедленно. Впрочем, «немедленно» здесь ключевое слово.
OpenAI также признала, что для трёх направлений исследований применяет разные процессы проверки: математические доказательства публикуются открыто, а для Computer Science и физики создаются экспертные рабочие группы. Компания согласилась поддержать дискуссии о стандартах верификации, научной атрибуции и доступе к результатам, сгенерированным ИИ. Ранее Уильямс критиковал OpenAI за массовую публикацию доказательств, которые создают нагрузку на рецензентов. Теперь он участвует в оценке — и это уже хороший знак.
Редакция TechLoot будет следить за выводами независимой проверки. Пока же ситуация выглядит так: обе лаборатории заявили о прорыве, научное сообщество взяло паузу на осмысление, а Computer Science, возможно, стоит на пороге пересмотра одного из своих краеугольных допущений.