林雪平大学教授彼得·乔森（Peter Jonsson）原计划在一周后出席理论计算机科学顶级会议，展示其最新研究成果。然而自本周一始，随着人工智能（AI）证明支撑该研究的“指数时间假设”（ETH）错误，他坦言大部分工作已“作废”。这一拥有27年历史的假设，长期以来是复杂性理论与算法设计研究的基石，其核心前提为“解决特定问题所需工作量随规模呈指数级增长”。
本周，OpenAI与Anthropic均宣称已证伪ETH。乔森预计，在即将召开的IEEE计算机基础研讨会（Symposium on Foundations of Computer Science）上，类似困境将“非常普遍”。届时，他的合著者将代为展示工作。“人们开场可能会说：‘ETH是错的，我论文的一半都不成立了。’”乔森称这虽令人头疼，但正是科学的意义所在，“我们能从中学习到很多东西。”
学界震荡：从“末日悲观”到“探照灯时刻”
目前，研究人员尚未独立验证这些由AI生成的证明，更遑论充分理解。两家公司已将证明以自然语言及机器可检查的Lean格式发布于GitHub。OpenAI联系了ETH最初提出者——加州大学圣塔芭芭拉分校（UCSB）计算机科学家，以及曾反驳ETH某版本的麻省理工学院学者，呼吁社区共同解析。为此，OpenAI承诺资助一场专题会议，并通过Google表单招募志愿者收集反馈。
UCSB教授丹尼尔·洛克什塔诺夫（Daniel Lokshtanov）计划加入这一行动。他估计，若结果获证实，其约50篇论文将变得“毫无意义”或需彻底重审，他自己也将变得“完全错误”。“这就像在该领域中心投下了一颗巨型炸弹，”他形容道，“既令人兴奋，又令人恐惧。”
哥本哈根IT大学算法研究组负责人托雷·胡斯费尔特（Thore Husfeldt）则表达了不同视角。今年大部分时间，他都在思考子领域的单一问题。得知消息后，他在黑板上反复计算，试图厘清哪些工作已过时。与部分陷入沮丧的数学研究者不同，胡斯费尔特对新成果热情高涨：“这太棒了。作为一名数学家，此前如同在黑暗房间摸索，现在有人用知识的探照灯照亮了整个子领域。我们像过度兴奋的兔子，四处探索突然可见的角落。”
AI加速科学迭代：机遇与心理负担并存
科学进步历来依赖于提出假设并证伪，学术成果被抢先或削弱亦属常态。但AI极大加速了这一过程，摧毁了整个研究项目，令相关领域学者震惊，并开始质疑在机器能力超越自身后的定位。
胡斯费尔特透露，过去几个月充满“末日般的悲观情绪”，因AI每两周宣布的结果便可能摧毁许多人的在研项目。这对许多人造成沉重心理负担，其部门甚至考虑雇佣职业心理学家，以应对部分研究人员的严重沮丧情绪。
此外，研究人员正被AI产生的海量内容淹没，其中不乏低质量结果。胡斯费尔特在采访中收到一份来自随机Gmail账户、疑似AI生成的17页论文，讨论ETH后果。他拒绝阅读：“阅读数学需要投入大量认知时间。”
OpenAI的做法加剧了这一困扰。本月早些时候，其在GitHub发布涉及400个问题的722份手稿，因难以消化且包含错误，惹恼了学术界。部分数学家认为，这反映了公司为推动计划中的首次公开募股（IPO）而匆忙行事，而非致力于推动领域进步。不过，媒体获悉，此次OpenAI关于ETH的60多页论文，质量似乎优于过往出版物。
后续影响：密码学警惕与研究重启
目前，研究人员正急于解析这篇论文，推导其他潜在结果。林雪平大学副教授维克多·拉格奎斯特（Victor Lagerkvist）表示，若ETH确为错误，即解决复杂问题无需指数级更多时间，那将是“令人兴奋”的。他计划重启此前因假设ETH成立而放弃的研究课题。
OpenAI的发现也可能波及基于Web安全的密码学领域，后者依赖某些数学问题需极长时间才能解决的假设。尽管该结果不直接影响现有密码学体系，但洛克什塔诺夫指出：“它肯定会让一些密码系统设计者感到害怕。”
胡斯费尔特强调，持续进行人类与AI辅助的理论计算机科学工作至关重要：“我们希望开放的科学过程能识别我们对计算的误解，毕竟许多现代数字基础设施都建立在关于计算的假设之上。”
对于乔森而言，他计划重新审视依赖ETH为真假设的自己及他人论文，相信会议论文最终可通过其他方法挽救。他渴望深入研究OpenAI证明的细节，将其应用于新问题。尽管推翻了工作基石，但他表示，ETH得出定论是他以前只能“梦想”的事。“这是令人兴奋的时代，”他补充道，“大多数人一生中都不会经历这样的事情。”
“我不在乎证明是人类写的、AI写的，还是外星人传输给我们的。如果它是正确的，我们就必须在未来使用它。”