OpenAIは10月26日、社内モデルが三つの異なる分野で、長く未解決だった問題の解を出したと発表した。最も反響を呼んだのは、計算機科学で指数時間仮説(Exponential Time Hypothesis, ETH)として知られる仮説の反証だった。
何が起きたのか
OpenAIによれば、三つの成果は次のとおりだ。数学では、Kakeya予想も解決する「局所平滑化」予想の全次元での証明。計算機科学では、ETHの反証。物理学では、量子色力学を含むいくつかの4次元量子場理論が存在することの数学的証明。物理学の成果は、Clay研究所のミレニアム懸賞問題の一つであるYang-Millsにも関係している。
1999年に提唱されたETHは、ある種の論理パズルを解く時間が、変数の数が増えるにつれて指数的に長くなると主張する。TechCrunchによると、OpenAIと、数時間後に独自の反証を公開したAnthropicは、自社のモデルがこれらのパズルを予想より速く解くアルゴリズムを見つけたと主張している。結果の解釈を求められたMITのRyan Williamsは、証明には定型的な部分のほかに「見慣れない」部分がいくつかあり、コミュニティ全体での取り組みが必要だと述べた。OpenAIは、この発見が既知の暗号方式を破るものではないとある程度確信していると説明した。
分野ごとに異なる道が取られた。数学の成果はGitHubに置かれ、計算機科学では外部のワーキンググループが作られてOpenAIが会議の資金を出し、物理学の成果の公表は物理学者に委ねられた。
なぜ重要なのか
結果が検証されれば、過去10年にETHに依拠してきた多くの科学論文を見直す必要が出てくる。より大きな問いは科学そのものに関わる。AIが証明を生み出すようになったとき、人間の役割は、その証明を理解して検証し、基準を引き上げる新しい問いを立てることになるのかもしれない。