OpenAIモデル、重要仮説を覆すと主張 ビットコイン暗号資産は当面安全

OpenAIが開発した人工知能システムが、古典的な論理問題に対するより迅速なアプローチを発見し、指数時間仮説（ETH）を反証したとされている。機械検証済みの証明がこの主張を裏付けており、研究者が27年間依存してきた信念に挑戦している。

この発見は、現代の暗号化の基盤となるより広範な問題であるP=NPを立証するものではない。したがって、このアルゴリズムはビットコイン（BTC）とイーサリアムを保護する暗号システムに差し迫った危険をもたらすものではない。

数学（調和解析）、コンピュータサイエンス（複雑性理論）、物理学（量子場理論）のそれぞれで、3つの主要な科学的発見を発表。

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— Greg Brockman（@gdb） 2026年10月26日

なぜ指数時間仮説が重要だったのか？

この仮説は、真偽値変数とそれらを結ぶ制約から構成される問題である3-SATを扱う。目的は、すべての制約が同時に満たされるように値を割り当てることである。

提案された解を検証するのは簡単である。しかし解を発見するのは困難で、変数が増えるごとに可能な割り当ての数が倍増するからである。

Russell ImpagliazzoとRamamohan Paturiが1999年にETHを提唱した。同じ頭字語だが、イーサリアムの取引記号とは無関係である。

この仮説は、最悪のシナリオにおいて、どのアルゴリズムもこの指数関数的拡大を回避できないと述べている。

研究者はこれを基礎的要素として扱ってきた。OpenAIによれば、グラフ理論、計算生物学、データベースにわたる多数の論文が、この仮説に基づいて困難性の結果を構築してきた。

AIはどのようにして専門家が見逃した近道を見つけたのか？

10月16日、OpenAIのシステムが自然言語で証明を生成した。翌日、チームはそれをLean（各論理ステップを確認するソフトウェア）にエンコードした。

公開されているアルゴリズムは、n個の変数を持つ入力を約2^(n/√log n)ステップで処理する。この性能はETHが予測した指数関数的限界を上回るが、実用的な適用可能性にはほど遠い。

OpenAIは、顕著な高速化にはさらなる大規模な調査が必要だと指摘している。

カリフォルニア大学サンディエゴ校のImpagliazzoとPaturiは、マサチューセッツ工科大学のRyan Williamsとともに、このレビューを監督する。つまり、仮説の提唱者たちがその反証を評価しているのである。

一方、OpenAIはこの発見に対する科学的功績を主張しておらず、これはナビエ・ストークス方程式をめぐる以前の紛争に続く姿勢である。

テキサス大学オースティン校のコンピュータサイエンス教授Scott Aaronsonは、この進展を知った経緯を述べた。

「ちょうど学生たちが私のオフィスに来て、OpenAIのモデルが指数時間仮説を反証したと伝えてくれた」

Scott Aaronson（Shtetl-Optimizedより）

ETHを破ることはP=NPを意味するのか？

いいえ。P対NPは、答えが迅速に検証できるすべての問題が、迅速に解くこともできるかどうかを問うものである。

ETHはP≠NPよりも強い主張であった。したがって、それを反証しても、より大きな問題は未解決のままである。

2つの谷の間にあるピークを想像してほしい。AIは頂上を越える短いルートを発見したのであって、頂上を貫く通路を見つけたわけではない。

OpenAIの社長兼共同創業者であるGreg Brockmanは、発表直後に同じ点を指摘した。

pはおそらく依然としてnpと等しくない

— Greg Brockman（@gdb） 2026年10月26日

この違いは暗号資産保有者にとって重要である。ビットコインの署名は楕円曲線暗号に依存しており、これはこのアルゴリズムが対象としていない困難な数学的問題である。

BeInCryptoのマーケットインテリジェンス専門家評議会のメンバーであるBenjamin Cowenが、この懸念に言及した。

しかし明確にしておくと、指数時間仮説を反証してもP=NPが証明されるわけではなく、ビットコインやイーサリアムが危険にさらされるわけでもない。

指数時間仮説：機械が創造者を凌駕するとき何が起こるか？

不可能性に関する従来の信念は覆されてきた。1960年、Anatoly KaratsubaはAndrey Kolmogorovの乗法予想を約1週間で反証した。

同様に、1969年にはVolker Strassenが標準的な行列乗算が最適であることを証明しようとして、代わりにより高速な方法を発見した。

今異なるのは、誰が近道を特定するかである。機械が証明を生成し、人間はそれを理解しようと努力する。

同じ発表では、調和解析と素粒子物理学における追加の証明も主張された。

そのペースはデジタル資産にとって重要である。暗号学者Matthew Greenは以前、AIがウォレットの基礎となる数学を弱体化させる可能性があると警告していた。

Cowenはより広範な教訓を市場用語で表現した。彼の見解では、金融から遠く離れた分野も最終的に市場を変革する可能性がある。

困難性の仮定によって保護されている業界にとって、あらゆるAIのブレークスルーは今やストレステストとして機能する。