AnthropicもETHを覆すAIアルゴリズムを発表
- •Anthropic、社内ClaudeモデルがETHに反するアルゴリズムを発見したと発表
- •OpenAIとAnthropic、10月16日に独立して成果を発見し、資料公開は約6時間差
- •3-SATを解く準指数時間アルゴリズムを提示、学界の検証は未完了
Anthropicは現地時間27日、自社AIモデルが計算機科学の重要な難問である指数時間仮説（ETH）に反するアルゴリズムを発見したと発表しました。OpenAIも同様の成果を公開し、両社の研究資料の公表には約6時間の差がありました。両社は、アルゴリズムを発見した日はいずれも10月16日だったとしています。
Anthropicの研究者レベント・アルプゲは、社内研究用のClaudeモデルが10月16日、人の介入なしに中核となるアルゴリズムを見つけたとXに投稿しました。AIが生成した出力は合計1,400万トークンに上りました。その後、研究チームはClaudeと協力して成果を論文にまとめました。Anthropicは「3-SATの準指数時間アルゴリズム」と題する論文と、数学的証明を検証するツールLeanで書いたコードをGitHubで公開し、論文の著者には人間の代わりに「Claude（Anthropic）」を記載しました。
ETHは、論理問題を解くのに必要な計算時間が変数の数に応じて指数関数的に増えるという仮説です。1999年に提唱されて以来、計算機科学でアルゴリズムの限界を分析する根拠として使われてきました。OpenAIとAnthropicは、代表的な論理式の充足可能性問題である3-SATを、ETHが不可能と仮定する準指数時間で解くアルゴリズムを示しました。これはETHの基本前提を覆す成果ですが、理論上の計算時間に関するもので、実際のコンピュータープログラムがすぐに速くなることを意味しません。
OpenAIは、自社モデルが10月16日にETHに反する証明を見つけ、翌日にLeanで検証したと発表しました。両社は同じ日に独立して似た結論に達しましたが、アルゴリズムの詳細な手法は異なります。両社の主張は、学界で最終検証を受けていません。成果が確認されれば、ETHを根拠とする既存研究の見直しが必要になる可能性があります。ETHはグラフ理論、計算生物学、データベースなどで使われており、OpenAIはこれを基盤とする研究成果が数百本あると述べました。
ETHの検証に携わるMITのライアン・ウィリアムズ教授は、既存研究の基盤を見直す必要が生じる可能性があると述べました。一方で、今回のアルゴリズムが特定の暗号方式を直接無力化すると確認されたわけではなく、ETHへの反証が「P対NP」問題の解決を意味するわけでもないと説明しました。
OpenAIとAnthropicは、今回の成果を通じてAIの研究能力をアピールしました。高度なAIモデルはこれまで数学、コーディング、推論のベンチマークスコアで性能を示してきましたが、両社は学界が数十年にわたり解けなかった難問について、証明とアルゴリズムを作成したと発表しました。ウィリアムズ教授はTechCrunchのインタビューで、AIが研究者により高い水準の科学的な問いを立てるよう促していると評価しました。