OpenAI บอกว่า 'ETH' ไม่เป็นจริง — แต่ Ethereum ไม่ได้เป็นอะไรนะ

OpenAI เพิ่งทำลาย EthereumETH+1.15% หรือเปล่า?

ถ้าคุณได้ไถโซเชียลมีเดียเมื่อเร็วๆ นี้ คุณอาจจะเห็นหัวข้อข่าวที่น่าตกใจว่า OpenAI อ้างว่าพวกเขาสามารถพิสูจน์ได้ว่า ETH นั้นไม่เป็นจริง

วงการ Crypto Twitter ตื่นตระหนกและคึกคักขึ้นมาทันที เหล่านักเทรดต่างพากันเล่นมุกและโพสต์มีมเกี่ยวกับจุดจบที่อาจเกิดขึ้นกับคริปโทเคอร์เรนซีอันดับสองของโลก

ผู้ใช้ X ชื่อดังอย่าง Takumi เล่นมุกว่า 'เชี่ยละ แอลโกเทรดเดอร์เพิ่งเทขายฆ่า $ETH ซะยับเลย' ส่วนผู้ใช้อีกคนอย่าง Andrew Jiang ก็แซวว่า 'พอข่าวนี้ออก Vitalik เงียบกริบเลยนะ'

ถ้าคุณถือ Ethereum อยู่ ก็ถอนหายใจยาวๆ ด้วยความโล่งอกได้เลย เพราะ 'ETH' ที่ OpenAI พิสูจน์ว่าหักล้างได้นั้น ไม่ได้เกี่ยวอะไรกับ Ethereum ราคาเหรียญ หรือผู้สร้างอย่าง Vitalik Buterin เลยสักนิด

แต่ OpenAI กำลังพูดถึง Exponential Time Hypothesis ซึ่งเป็นสมมติฐานทางคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ชื่อดังที่คิดค้นไว้ตั้งแต่ปี 1999 ต่างหาก

Exponential Time Hypothesis คืออะไรกันแน่?

เพื่อจะเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น เราคงต้องแวะไปดูโลกของวิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีกันสักหน่อย

ย้อนกลับไปเมื่อปี 1999 นักวิทยาการคอมพิวเตอร์อย่าง Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi และ Francis Zane ได้เสนอสมมติฐาน Exponential Time Hypothesis (ETH) ขึ้นมา

สมมติฐานนี้เกี่ยวข้องกับปริศนาตรรกศาสตร์คลาสสิกที่เรียกว่า 3-SAT ลองนึกภาพปริศนาดิจิทัลสุดซับซ้อนที่มีสวิตช์เปิด-ปิด (จริงหรือเท็จ) เป็นร้อยๆ ตัว และควบคุมด้วยกฎที่จัดกลุ่มเป็นชุดละสามตัว

ETH เสนอว่าไม่มีทางลัดในการแก้ปริศนา 3-SAT นี้ได้ โดยคอมพิวเตอร์จำเป็นต้องเดาและทดลองแทบจะทุกความเป็นไปได้ทั้งหมด

และเนื่องจากคอมพิวเตอร์ไม่สามารถใช้ทางลัดได้ ปริมาณงานที่ต้องทำจึงเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ (exponentially) เมื่อปริศนามีขนาดใหญ่ขึ้น

เป็นเวลา 25 ปี ที่งานวิจัยทางวิชาการหลายร้อยฉบับอ้างอิง ETH เป็นความจริงพื้นฐาน นักวิทยาศาสตร์ใช้มันแสดงให้เห็นว่าปัญหายากๆ ในชีววิทยา เรขาคณิต การจัดการฐานข้อมูล และทฤษฎีกราฟ ไม่มีทางแก้ไขได้อย่างรวดเร็ว

แต่ตอนนี้ OpenAI อ้างว่าโมเดล AI ของตนเองได้เขียนแผนที่ฉบับใหม่ขึ้นมาแล้ว

AI ของ OpenAI ถอดรหัสความท้าทายนี้ได้อย่างไร

OpenAI ได้เผยแพร่งานวิจัยความยาว 67 หน้าที่อธิบายถึงการค้นพบครั้งสำคัญนี้ โดยตัวงานวิจัยลงวันที่ครั้งแรกเมื่อ 17 ตุลาคม และแก้ไขเพิ่มเติมเมื่อ 25 ตุลาคม

ตามรายงาน AI ของ OpenAI ได้ค้นพบ deterministic algorithm หรืออัลกอริทึมที่ทำงานโดยไร้การสุ่ม ซึ่งสามารถนับจำนวนคำตอบของปริศนา 3-SAT ได้ใน เวลาแบบซับเอ็กซ์โพเนนเชียล (subexponential time)

เวลาแบบซับเอ็กซ์โพเนนเชียล หมายความว่าภาระการคำนวณจะเติบโตช้ากว่าเส้นโค้งแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลอย่างมาก เมื่อจำนวนตัวแปรเพิ่มขึ้น

ความจริงแล้ว การนับคำตอบที่ถูกต้องทั้งหมดนั้นยากกว่าการหาคำตอบแค่คำตอบเดียวเสียอีก และด้วยการพิชิตงานที่ยากกว่าได้ AI จึงแก้ปัญหางานที่ง่ายกว่าได้อย่างสบายๆ

ลำดับเหตุการณ์ของการค้นพบครั้งนี้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วมาก:

• 16 ตุลาคม: โมเดล AI ของ OpenAI ค้นพบข้อหักล้างสมมติฐาน
• 17 ตุลาคม: ข้อพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ได้รับการตรวจสอบด้วยเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ชื่อว่า Lean ซึ่งทำหน้าที่ตรวจเช็กคำแถลงทางตรรกะทีละบรรทัด
• 25 ตุลาคม: OpenAI เผยแพร่งานวิจัยเวอร์ชันอัปเดตบน GitHub

OpenAI ได้เผยแพร่ข้อพิสูจน์นี้บน GitHub พร้อมกับงานวิจัยทางคณิตศาสตร์อื่นๆ อีก 722 ฉบับ ซึ่งจากทั้งหมดนั้น มีเพียง 162 ฉบับเท่านั้นที่มีผลลัพธ์หลักผ่านการตรวจสอบด้วยคอมพิวเตอร์

ผู้เชี่ยวชาญและนักวิจัยอิสระมีความเห็นอย่างไรบ้าง?

การประเมินข้อกล่าวอ้างครั้งใหญ่ในวิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบจากภายนอกอย่างเข้มงวด โดยผู้คิดค้นสมมติฐานนี้ดั้งเดิมกำลังเป็นผู้นำในการตรวจสอบอิสระ

ตอนนี้ Russell Impagliazzo และ Ramamohan Paturi ร่วมกับ Ryan Williams นักวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก MIT กำลังตรวจสอบข้อพิสูจน์ที่สร้างขึ้นโดย AI นี้อยู่

อย่างไรก็ตาม ทั้งสามคนได้แสดงความระมัดระวังและออกจดหมายเปิดผนึกเกี่ยวกับกระบวนการตรวจสอบของพวกเขาว่า:

การที่เราเข้ามามีส่วนร่วม ไม่ควรถูกตีความว่าเป็นการรับรองข้อกล่าวอ้างนี้ ผลลัพธ์ที่มีความสำคัญระดับนี้จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบอย่างระมัดระวังและเป็นอิสระ โดยต้องเปิดโอกาสให้ผู้อื่นสามารถสร้างซ้ำ ตั้งคำถาม และต่อยอดได้

OpenAI ได้ดำเนินการหลายอย่างเพื่อรับประกันความโปร่งใสอย่างเต็มที่ในระหว่างกระบวนการตรวจสอบนี้:

• นักวิจัยภายนอกไม่ได้เซ็นสัญญารักษาความลับ (NDA)
• นักวิทยาศาสตร์ที่เข้าร่วมทำงานอย่างเป็นอิสระและไม่ได้รับค่าตอบแทน
• OpenAI มุ่งมั่นที่จะเผยแพร่ข้อมูลดิบทั้งหมดต่อสาธารณะ
• OpenAI กำลังให้ทุนจัดงานประชุมทางวิชาการเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์นี้โดยเฉพาะ

สิ่งนี้แก้ปัญหาชื่อดังอย่าง 'P vs NP' ได้หรือไม่?

เมื่อข่าวการค้นพบนี้แพร่ออกไป หลายคนต่างสงสัยว่า AI ได้ไขปริศนา P versus NP ซึ่งเป็นหนึ่งในปัญหาคณิตศาสตร์ที่โด่งดังที่สุดที่ยังไม่มีใครแก้ได้สำเร็จแล้วหรือยัง

อธิบายง่ายๆ คือ P หมายถึงปัญหาที่คอมพิวเตอร์สามารถแก้ไขได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ส่วน NP หมายถึงปัญหาที่การตรวจคำตอบนั้นทำได้ง่าย แต่การหาคำตอบอาจต้องใช้เวลานานเป็นนิรันดร์

คำถามสำคัญของ P vs NP ก็คือ ปัญหาทุกอย่างที่มีคำตอบให้ตรวจได้ง่ายๆ นั้น จะมีวิธีแก้ง่ายๆ ด้วยหรือไม่

OpenAI ชี้แจงว่า งานวิจัยของตน ไม่ได้ แก้ปัญหา P vs NP แต่อย่างใด ตัวงานวิจัยเพียงแต่แสดงให้เห็นว่า 3-SAT สามารถแก้ไขได้เร็วกว่าที่เคยคิดไว้ แต่ไม่ได้พิสูจน์ว่าปัญหาที่ยากทุกอย่างจะสามารถแก้ไขได้ในเวลาแบบซับเอ็กซ์โพเนนเชียล

นอกจากนี้ การนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตจริงยังอีกยาวไกล การเปลี่ยนความก้าวหน้าทางคณิตศาสตร์เชิงทฤษฎีให้กลายเป็นการเพิ่มความเร็วของซอฟต์แวร์ในชีวิตประจำวัน ยังต้องใช้วิจัยเพิ่มเติมอีกหลายปี

การแข่งขันด้านคณิตศาสตร์ของ AI: Anthropic ก้าวลงสู่สนาม

OpenAI ไม่ใช่ห้องปฏิบัติการ AI เพียงแห่งเดียวที่กำลังทลายขีดจำกัดทางคณิตศาสตร์ การแข่งขันในการค้นพบทางคณิตศาสตร์แบบอัตโนมัติกำลังดุเดือดขึ้นอย่างรวดเร็ว

เมื่อวันที่ 26 ตุลาคม บริษัทคู่แข่งอย่าง Anthropic ได้เผยแพร่งานวิจัยที่ยกความดีความชอบให้โมเดล Claude AI ในหัวข้อ A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT

Anthropic ระบุว่า Claude เวอร์ชันวิจัยภายในได้ค้นพบอัลกอริทึมที่มุ่งแก้ปัญหา ETH เดียวกันนี้ อย่างไรก็ตาม Anthropic หมายเหตุไว้ว่า ผลลัพธ์นี้เป็นเพียงเชิงทฤษฎีล้วนๆ และยังไม่สามารถนำมาใช้กับซอฟต์แวร์จริงในปัจจุบันได้

นี่ไม่ใช่ความสำเร็จทางคณิตศาสตร์ครั้งแรกของ Claude เพราะในเดือนกันยายน Claude ประสบความสำเร็จในการแปลง ทฤษฎีบทสุดท้ายของแฟร์มา (Fermat's Last Theorem) ให้อยู่ในรูปแบบระบบของซอฟต์แวร์ Lean

Terence TaoTAO-0.12% นักคณิตศาสตร์ผู้ได้รับเหรียญรางวัล Fields Medal เพิ่งตั้งข้อสังเกตว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงการวิจัยทางคณิตศาสตร์อย่างรวดเร็วเพียงใด

ตอนนี้เราได้เห็นแล้วว่า แค่ข่าวลือว่ามีคนกำลังแก้ปัญหาใดปัญหาหนึ่งอยู่ ก็สามารถจุดชนวนให้พลัง AI ทุ่มกำลังมหาศาลเพื่อบดขยี้ปัญหานั้นให้ราบคาบ ก่อนที่โครงการวิจัยดั้งเดิมจะมีเวลาดึงศักยภาพสูงสุดออกมาด้วยซ้ำ

เพื่อสนับสนุนสาขานี้ที่กำลังเติบโต OpenAI ได้บริจาคเงิน 5 ล้านดอลลาร์ให้แก่ Simons Foundation โดยทุนนี้จะใช้อุดหนุนการจัดเวิร์กช็อป โครงการ และงานประชุม เพื่อช่วยให้นักคณิตศาสตร์ตรวจสอบและต่อยอดผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI

บริบททางตลาดและบทสรุป

ในขณะที่ชาว Crypto Twitter สนุกสนานกับหัวข้อข่าวนี้ Ethereum ก็ยังคงทำงานต่อไปโดยไม่ได้รับผลกระทบใดๆ จากการอัปเดตสมมติฐานทางวิทยาการคอมพิวเตอร์เลย

ในช่วงเวลาแถวๆ ประกาศนี้ คริปโทเคอร์เรนซีหลักอย่าง BitcoinBTC+0.31% ก็ซื้อขายกันอยู่ที่ราวๆ 80,678 ดอลลาร์ แสดงให้เห็นถึงการเคลื่อนไหวตามปกติของตลาด

ผลการดำเนินงานในอดีตของสินทรัพย์ดิจิทัล มิได้เป็นสิ่งยืนยันถึงผลการดำเนินงานในอนาคต

เหตุการณ์นี้เตือนใจให้เรามองข้ามหัวข้อข่าวที่เว่อร์เกินจริงในโลกเทคโนโลยีและคริปโต ทั้งนี้ในขณะที่ผู้ถือเหรียญ Ethereum สามารถสบายใจได้ แต่วิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีอาจกำลังก้าวเข้าสู่ยุคสมัยใหม่ที่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์