โมเดล OpenAI อ้างว่าหักล้างสมมติฐานสำคัญ Bitcoin และคริปโตยังปลอดภัยในตอนนี้

ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดย OpenAI ถูกอ้างว่าได้หักล้างสมมติฐานเวลาแบบเลขชี้กำลัง (ETH) ด้วยการค้นพบแนวทางที่เร็วขึ้นสำหรับโจทย์ตรรกะคลาสสิก โดยมีบทพิสูจน์ที่ตรวจสอบโดยเครื่องจักรสนับสนุนข้อกล่าวอ้างดังกล่าว ซึ่งท้าทายความเชื่อที่นักวิจัยยึดถือมานาน 27 ปี

การค้นพบนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า P เท่ากับ NP ซึ่งเป็นปัญหาที่กว้างกว่าซึ่งรองรับการเข้ารหัสยุคปัจจุบัน ดังนั้น อัลกอริทึมนี้จึงไม่ก่อให้เกิดอันตรายในทันทีต่อระบบเข้ารหัสที่ปกป้อง Bitcoin (BTC) และ Ethereum

ประกาศการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ครั้งใหญ่สามรายการ หนึ่งรายการในคณิตศาสตร์ (การวิเคราะห์ฮาร์มอนิก) หนึ่งรายการในวิทยาการคอมพิวเตอร์ (ทฤษฎีความซับซ้อน) และหนึ่งรายการในฟิสิกส์ (ทฤษฎีสนามควอนตัม)

AI เริ่มช่วยให้เราเข้าใจจักรวาลมากขึ้น! https://t.co/VkfacopR2R

— Greg Brockman (@gdb) 26 ตุลาคม 2026

ทำไมสมมติฐานเวลาแบบเลขชี้กำลังจึงสำคัญ?

สมมติฐานนี้เกี่ยวข้องกับปัญหา 3-SAT ซึ่งสร้างจากตัวแปรแบบจริงหรือเท็จและข้อจำกัดที่เชื่อมต่อระหว่างตัวแปรเหล่านั้น เป้าหมายคือการกำหนดค่าเพื่อให้ข้อจำกัดทั้งหมดถูกทำให้เป็นจริงพร้อมกัน

การตรวจสอบวิธีแก้ที่เสนอมาเป็นเรื่องตรงไปตรงมา แต่การค้นพบวิธีแก้หนึ่งเป็นเรื่องยาก เพราะตัวแปรเพิ่มเติมแต่ละตัวทำให้จำนวนการกำหนดค่าที่เป็นไปได้เพิ่มเป็นสองเท่า

Russell Impagliazzo และ Ramamohan Paturi เสนอสมมติฐาน ETH ในปี 1999 แม้ว่าอักษรย่อจะตรงกัน แต่ก็ไม่เกี่ยวข้องกับสัญลักษณ์การซื้อขายของ Ethereum

สมมติฐานนี้ระบุว่าไม่มีอัลกอริทึมใดสามารถหลีกเลี่ยงการขยายตัวแบบเลขชี้กำลังนี้ในกรณีเลวร้ายที่สุดได้

นักวิจัยถือว่ามันเป็นองค์ประกอบพื้นฐาน ตามที่ OpenAI กล่าว เอกสารจำนวนมากในสาขาทฤษฎีกราฟ ชีววิทยาเชิงคำนวณ และฐานข้อมูลได้สร้างผลลัพธ์เรื่องความยากขึ้นบนพื้นฐานนี้

AI ค้นพบทางลัดที่ผู้เชี่ยวชาญมองข้ามได้อย่างไร?

เมื่อวันที่ 16 ตุลาคม ระบบของ OpenAI ได้สร้างบทพิสูจน์ด้วยภาษาธรรมชาติ วันต่อมา ทีมงานได้แปลงเป็นรหัสใน Lean ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ยืนยันทุกขั้นตอนเชิงตรรกะ

อัลกอริทึมที่เปิดเผยต่อสาธารณะประมวลผลอินพุตที่มีตัวแปร n ตัวในประมาณ 2^(n/√log n) ขั้นตอน ประสิทธิภาพดังกล่าวดีกว่าขีดจำกัดแบบเลขชี้กำลังที่ ETH คาดการณ์ไว้ แต่ยังห่างไกลจากการใช้งานได้จริง

OpenAI ระบุว่าการเร่งความเร็วอย่างเป็นรูปธรรมต้องอาศัยการวิจัยเพิ่มเติมอีกจำนวนมาก

Impagliazzo และ Paturi ซึ่งทั้งคู่อยู่ที่ UC San Diego จะร่วมกันดูแลการทบทวนนี้กับ Ryan Williams จาก MIT กล่าวโดยย่อก็คือ ผู้ริเริ่มสมมติฐานกำลังประเมินการหักล้างของมัน

ในขณะเดียวกัน OpenAI ไม่ได้ถือเอาความดีความชอบทางวิทยาศาสตร์สำหรับการค้นพบนี้ ซึ่งเป็นท่าทีที่เกิดขึ้นตามหลังข้อพิพาทก่อนหน้าเกี่ยวกับ Navier-Stokes

Scott Aaronson ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ University of Texas at Austin เล่าถึงการได้รับรู้เกี่ยวกับความคืบหน้านี้

“นักเรียนของฉันเพิ่งเดินเข้ามาที่ออฟฟิศเพื่อบอกฉันว่าโมเดล OpenAI ได้หักล้างสมมติฐานเวลาแบบเลขชี้กำลังแล้ว”

Scott Aaronson ผ่าน Shtetl-Optimized

การหักล้าง ETH หมายความว่า P เท่ากับ NP หรือไม่?

ไม่ใช่ P เทียบกับ NP ถามว่า ทุกปัญหาที่สามารถตรวจสอบคำตอบได้อย่างรวดเร็วสามารถแก้ได้อย่างรวดเร็วหรือไม่

ETH เป็นข้อกล่าวอ้างที่แข็งแกร่งกว่า P ≠ NP ดังนั้นการพิสูจน์ว่ามันเป็นเท็จจึงปล่อยให้คำถามที่ใหญ่กว่านั้นยังไม่ได้รับคำตอบ

ลองนึกภาพยอดเขาที่ตั้งอยู่ระหว่างหุบเขาสองแห่ง AI ค้นพบเส้นทางที่สั้นกว่าที่ข้ามยอดเขา ไม่ใช่ทางที่ทะลุตรงผ่านยอดเขานั้น

Greg Brockman ประธานและผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI ได้กล่าวถึงประเด็นเดียวกันไม่นานหลังการประกาศ

p น่าจะยังไม่เท่ากับ np

— Greg Brockman (@gdb) 26 ตุลาคม 2026

ความแตกต่างนี้สำคัญสำหรับเจ้าของคริปโต ลายเซ็นของ Bitcoin ขึ้นอยู่กับการเข้ารหัสแบบเส้นโค้งรูปไข่ ซึ่งเป็นปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ยากซึ่งอัลกอริทึมนี้ไม่ได้กำหนดเป้าหมาย

Benjamin Cowen สมาชิกของ BeInCrypto's Market Intelligence Expert Council กล่าวถึง ความกังวลดังกล่าว

แต่เพื่อให้ชัดเจน การหักล้างสมมติฐานเวลาแบบเลขชี้กำลังจะไม่พิสูจน์ว่า P = NP และไม่ได้หมายความว่า Bitcoin หรือ Ethereum จะถูกบุกรุก

สมมติฐานเวลาแบบเลขชี้กำลัง: เกิดอะไรขึ้นเมื่อเครื่องจักรแซงหน้าผู้สร้างของมัน?

ความเชื่อก่อนหน้าเกี่ยวกับความเป็นไปไม่ได้ได้ถูกหักล้างแล้ว ในปี 1960 Anatoly Karatsuba หักล้างข้อสันนิษฐานเรื่องการคูณของ Andrey Kolmogorov ภายในเวลาประมาณหนึ่งสัปดาห์

ในทำนองเดียวกัน ในปี 1969 Volker Strassen ตั้งใจจะพิสูจน์ว่าการคูณเมทริกซ์แบบมาตรฐานเป็นวิธีที่ดีที่สุดแล้ว แต่กลับพบวิธีการที่เร็วกว่า

สิ่งที่ต่างกันในตอนนี้คือ ใครเป็นผู้ค้นพบทางลัด เครื่องจักรสร้างบทพิสูจน์ ขณะที่มนุษย์พยายามทำความเข้าใจบทพิสูจน์เหล่านั้น

การประกาศครั้งเดียวกันนี้อ้างถึงบทพิสูจน์เพิ่มเติมในการวิเคราะห์ฮาร์มอนิกและฟิสิกส์อนุภาค

ความเร็วเช่นนี้มีความสำคัญต่อสินทรัพย์ดิจิทัล นักเข้ารหัส Matthew Green เคยเตือนไว้ก่อนหน้านี้ว่า AI อาจบ่อนทำลายคณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังกระเป๋าเงิน

Cowen วางกรอบบทเรียนที่กว้างขึ้นในศัพท์การตลาด ในมุมมองของเขา สาขาที่ห่างไกลจากการเงินมากสามารถเปลี่ยนแปลงตลาดได้ในที่สุด

สำหรับอุตสาหกรรมที่ได้รับการปกป้องด้วยสมมติฐานเรื่องความยาก AI ที่ก้าวหน้าครั้งใหม่ทุกครั้งจึงทำหน้าที่เป็นบททดสอบความเครียด