OpenAI telah menerbitkan makalah 67 halaman yang menyatakan bahwa AI perusahaan tersebut membantah Hipotesis Waktu Eksponensial (ETH). Konjektur ini berasal dari tahun 1999 dan tidak memiliki hubungan dengan ethereum, harga ethereum, atau salah satu pendiri ethereum, Vitalik Buterin. Klaim ini memicu diskusi di antara para matematikawan dan pengguna mata uang kripto di X. Pengguna X, Takumi, bercanda, "Sial, para algo trader baru saja memusnahkan $ETH." Andrew Jiang menulis, "Vitalik sangat diam sejak ini muncul."
Ilmuwan komputer Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi, dan Francis Zane mengusulkan ETH. Konjektur ini menyatakan bahwa menyelesaikan masalah logika 3-SAT tidak bisa jauh lebih cepat daripada menguji setiap kombinasi. Masalah 3-SAT memerlukan pencarian penugasan benar-salah yang memenuhi aturan yang melibatkan tiga pilihan sekaligus. OpenAI menyatakan bahwa ratusan makalah bergantung pada ETH untuk menetapkan batasan komputasi dalam teori graf, biologi komputasi, basis data, dan geometri. OpenAI berargumen bahwa membantah ETH memperbarui pertanyaan tentang kemungkinan peningkatan kecepatan dan dapat mengarahkan penelitian menuju algoritma yang lebih baik.
Makalah ini memiliki tanggal 17 Oktober dan tanggal revisi 25 Oktober. Makalah ini memperkenalkan algoritma deterministik yang tidak menggunakan keacakan untuk menghitung semua penugasan yang memenuhi dalam waktu subeksponensial. Waktu subeksponensial berarti jumlah pekerjaan yang diperlukan meningkat lebih lambat daripada fungsi eksponensial apa pun terhadap jumlah variabel. Menghitung penugasan yang memenuhi lebih sulit daripada menentukan apakah ada penugasan yang memenuhi sama sekali, sehingga algoritma penghitungan ini juga menangani masalah keputusan. OpenAI menyatakan bahwa AI menemukan sangkalan yang diklaim pada 16 Oktober. OpenAI menyatakan bahwa hasil tersebut diformalkan pada 17 Oktober menggunakan Lean, perangkat lunak yang secara mekanis memeriksa setiap langkah logis. Makalah dan formalisasi tersedia di GitHub. OpenAI juga menerbitkan 722 naskah matematika melalui GitHub awal bulan ini, tetapi hanya 162 yang mencakup hasil pokok yang diperiksa komputer.
Impagliazzo, Paturi, dan Ryan Williams dari MIT memimpin pemeriksaan independen terhadap klaim tersebut. Ketiga peneliti tersebut memperingatkan dalam surat terbuka bahwa partisipasi tidak boleh diartikan sebagai sertifikasi. Para peneliti menyatakan bahwa temuan sepenting ini memerlukan tinjauan independen yang ketat serta penjelasan yang dapat direkonstruksi, ditantang, dan dikembangkan oleh peneliti lain. OpenAI menyatakan bahwa peserta tidak dibayar dan tidak menandatangani perjanjian kerahasiaan. OpenAI telah setuju untuk merilis semua data mentah dan membiayai konferensi tentang hasil tersebut.
OpenAI memperingatkan bahwa mengidentifikasi algoritma yang berguna dan menerjemahkan kemajuan teoretis menjadi keuntungan praktis akan memerlukan penelitian tambahan yang signifikan. Makalah ini tidak menetapkan bahwa semua masalah NP mengizinkan solusi waktu subeksponensial. P terdiri dari masalah yang dapat diselesaikan komputer secara efisien, sementara NP terdiri dari masalah yang solusinya dapat diperiksa secara efisien. Masalah P versus NP, yang menanyakan apakah verifikasi efisien selalu menyiratkan solusi efisien, tetap belum terpecahkan.
Anthropic kemudian menerbitkan sebuah makalah yang dikaitkan dengan Claude, berjudul "A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT" dan bertanggal 26 Oktober. Repositori yang menyertainya menyatakan bahwa versi internal penelitian Claude menemukan algoritma tersebut, yang juga menangani ETH. Repositori tersebut memperingatkan bahwa hasil ini berkaitan dengan perilaku asimtotik dan tidak membuat klaim tentang pemecahan formula praktis. Claude memformalkan Teorema Terakhir Fermat menggunakan Lean pada bulan September. Matematikawan Terence Tao memperingatkan pada bulan September bahwa bahkan desas-desus tentang penelitian terhadap suatu masalah dapat memicu upaya intensif yang dibantu AI sebelum proyek asli sepenuhnya berkembang.
OpenAI baru-baru ini menyumbangkan $5 juta kepada Simons Foundation. Kontribusi ini akan mendukung lokakarya, konferensi, dan program khusus yang membantu peneliti mengkaji dan memperluas hasil yang dihasilkan oleh AI.