一项AI突破使数十年的计算机科学研究变得"无关紧要"

# 一项 AI 突破使数十年的计算机科学研究"变得无关紧要" 来源：https://www.wired.com/story/ai-made-decades-of-computer-science-research-irrelevant/ 林雪平大学教授 Peter Jonsson 的研究成果原定于两周后在理论计算机科学领域最负盛名的会议之一上发表。然而到了周一，他表示自己的大部分研究已经"作废"了——因为 AI 证明了支撑这些研究的一个有 27 年历史的假说是错误的。 本周，OpenAI 和 Anthropic 均声称各自证伪了指数时间假设（ETH）。理论计算机科学中大量关于复杂性和算法设计的研究都建立在一个前提之上：解决某些问题所需的计算时间会随问题规模呈指数增长。 Jonsson 预计自己的处境将在 IEEE 计算机科学基础研讨会上"非常普遍"——他的研究成果届时将由一位合著者代为发表。他说："人们会这样开场：'ETH 是错的，我论文的一半都站不住脚了。'"这是一个令人头疼的问题，Jonsson 说，"但同时我们从中也学到了很多。而这正是科学的意义所在。" 研究人员尚未独立验证 AI 生成的证明，更不用说完全理解它们了。两家公司已将这些证明以自然语言和可供机器校验的 Lean 格式发布在 GitHub 上。OpenAI 已邀请最初提出该假说的加州大学圣塔芭芭拉分校的计算机科学家，以及一位曾反驳过 ETH 某个版本的 MIT 学者，共同组织研究者来解读这些证明。目前这项工作包括一个征集志愿者和反馈的 Google 表单，以及 OpenAI 承诺资助一场相关主题的会议。 加州大学圣塔芭芭拉分校教授 Daniel Lokshtanov 计划加入这项工作，因为他估计如果这一结果得到证实，他将"错得离谱"，大约 50 篇已发表的论文要么变得"毫无意义"，要么需要重新审视。 他说："这就像一颗巨型炸弹被投进了这个领域的正中央。这真的很酷，但同时也很可怕。" 哥本哈根 IT 大学算法研究组负责人 Thore Husfeldt 今年大部分时间都在思考他所在子领域的某一个问题。他告诉 WIRED："据我所知，现在这一切都无关紧要了。"作为最初提出如今被 OpenAI 证伪的该假说某个版本的人，他正在黑板上进行推算，以弄清自己的其他工作中哪些部分可能因这个"一代人一遇的成果"而过时了。不过，与那些面对 AI 生成的颠覆性证明而感到倦怠的数学研究者不同，Husfeldt 对新成果表达了热情。 他说这一发现"太棒了"。他解释道："做数学就像在一个完全黑暗的房间里跌跌撞撞。而现在，有人用知识的聚光灯照亮了整个子领域，我们就像兴奋过度的兔子一样到处乱跑，查看每一个我们突然可以探索的角落和缝隙。所以这是一个超级令人兴奋的时代。" 几个世纪以来，科学通过提出假说并证明其错误来不断进步。学者被其他研究团队抢先发表成果或削弱了研究价值，也并非罕见之事。但 AI 加速了这一过程，它摧毁了整个研究计划，让数学和科学特定领域的研究者们感到恐慌——他们疑惑在机器已经超越自己的今天，自己究竟处在什么位置。 Husfeldt 说："过去几个月真的非常艰难。到处弥漫着悲观情绪，因为每周甚至每隔一周，AI 宣布的成果就会碾压许多人的在研项目。这对很多人来说心理压力很大。"他还说，他的部门已经在考虑聘请一名职业心理师，因为"有些人真的非常沮丧和难过"。 研究人员还被 AI 带来的海量内容所淹没，其中不乏低质量成果。采访进行到一半时，Husfeldt 收到一个来自不明 Gmail 账户的 17 页论文，据他判断是 AI 生成的，内容是关于 ETH 结果的影响。他不会去读："阅读数学论文是一项非常大的认知时间投资，"他说。 OpenAI 也直接加剧了这一局面。本月早些时候，它将 722 篇手稿、涉及 400 个问题一并发布在 GitHub 上，令学者们颇为恼火——他们抱怨这让消化这些成果变得十分困难。令沮丧加剧的是，其中几份文档含有错误，一些数学家认为这反映了一次仓促的发布，目的是为了给公司计划中的首次公开募股造势，而非推动领域发展。不过学者们告诉 WIRED，这次 OpenAI 那篇 60 多页的 ETH 论文似乎写得比该公司以往的发表物更好。 学者们现在正争分夺秒地解读论文，试图从中快速推导出其他成果。 林雪平大学副教授 Victor Lagerkvist 说，如果 ETH 确实是错的，解决问题实际上并不需要随复杂度增长而呈指数增长的额外时间，那将是"令人兴奋的"。他计划重新研究那些此前因假设 ETH 正确而放弃的问题。 OpenAI 的发现还可能影响支撑网络安全的密码学——后者建立在某些数学问题的求解需要极不切实际的长时间这一假设之上。虽然这一特定结果不会直接影响密码学，但 Lokshtanov 说："这绝对应该让一些密码系统设计者感到害怕。" Husfeldt 补充说，这就是为什么持续开展人类及 AI 辅助的理论计算机科学研究非常重要："我们希望开放的科学过程能够纠正我们在计算方面的误解，尤其是因为大量现代数字基础设施都建立在关于计算的假设之上。" 至于林雪平大学的 Jonsson，他计划重新审视自己和他人那些依赖 ETH 成立的论文，并相信他的会议论文最终可能通过另一种方法得到挽救。他说，他很期待深入研究 OpenAI 证明的细节，看看能从中获得什么启发，并将其应用于新问题。尽管这一成果颠覆了他工作的基础假设，但为 ETH 有一个定论这件事，是他在过去只能"梦想"的。他补充说："这是一个激动人心的时代。大多数人在职业生涯中都不会经历这样的事。" "我不在乎这是人类写的证明，还是 AI 写的证明，又或者是外星人传给我们的证明。如果它是正确的，那我们未来就简单地使用它好了。"