# Скотт Ааронсон: «ИИ навсегда изменил то, чем мы занимаемся»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=3yXtXTwz4J4
Канал: Curt Jaimungal
Опубликовано: 26.10.2026

---

Теоретический компьютерный ученый и директор Центра квантовой информации Техасского университета в Остине Скотт Ааронсон в беседе с ведущим подкаста «Theories of Everything» Куртом Джаймангалом проанализировал тектонический сдвиг, происходящий в математике и теоретической физике. Поводом для обсуждения стала публикация компанией OpenAI сотен решений многолетних открытых научных проблем, включая гипотезу уникальных игр, а также опровержение давней гипотезы самого Ааронсона. В центре диалога — радикальная трансформация роли исследователя: превращение математиков из создателей доказательств в интерпретаторов («иерофантов»), угроза обесценивания традиционных академических степеней и последствия возможного доказательства равенства классов P и NP для криптографии и квантовой гравитации.

## 💥 Прорыв OpenAI и гипотеза уникальных игр
[[JUMP:01:16]]

Масштаб происходящих изменений в науке стал очевиден даже детям. Ааронсон поделился семейным эпизодом: его девятилетний сын подошел к матери — известному теоретику вычислительной сложности Дане Мошковиц — со словами: «Мама, робот только что решил математическую проблему, над которой ты работала всю жизнь!» [01:16]. По словам Ааронсона, Мошковиц исследовала так называемую гипотезу уникальных игр (Unique Games Conjecture), сформулированную Субхашем Кхотом, на протяжении всей их совместной жизни, начиная со знакомства в 2009 году [02:13].

Неожиданный перелом наступил, когда исследовательская лаборатория OpenAI опубликовала массивный архив, содержащий около 400 решений крупных открытых проблем математики и теоретической информатики [02:44]. Одним из главных достижений этого релиза стало доказательство гипотезы уникальных игр [03:04]. 

Специфика опубликованных доказательств:

*   Решения формально корректны или подкреплены сертификатами верификатора Lean, однако написаны крайне трудночитаемым языком [03:47, 24:31].
*   Если бы подобные черновики поступили в академический журнал от человека, рецензенты отвергли бы их за пренебрежение правилами научной экспозиции [03:47].
*   ИИ-модели тратят страницы на разжевывание тривиальных для специалистов вещей, но ключевые логические переходы проходят вскользь без подробных пояснений [10:13].

Ааронсон сравнил такое поведение с манерой талантливых первокурсников магистратуры: у них блестящая интуиция в нахождении ответов, но отсутствует внутренняя ментальная модель читателя и понимание того, что именно аудитории требуется объяснить [10:44]. Чтобы разобрать 400-страничный массив выкладок по гипотезе уникальных игр, Мошковиц пришлось использовать стороннюю модель Astra как персонального тьютора для пошагового толкования текста [11:12].

## 🧠 Доказательство против понимания: новая роль математика
[[JUMP:06:01]]

В академической среде развернулась дискуссия о том, потеряла ли математика свою суть, если доказательства генерируются машинами. Распространен тезис, что истинной целью дисциплины всегда было фундаментальное понимание природы вещей, а не механическое накопление доказанных теорем [06:01].

Ааронсон признает справедливость этого взгляда лишь отчасти. По его мнению, открытые проблемы веками формулировались не ради самих бинарных ответов, а ради концептуальных инструментов, разрабатываемых на пути к их решению [06:30]. В качестве примера он приводит проблему равенства классов P и NP: сам по себе факт подтверждения того, что $P \neq NP$, стал бы лишь констатацией общепринятой интуиции, тогда как революцию произвели бы новые идеи, необходимые для строгого доказательства [07:13]. Когда искусственный интеллект выступает в роли «оракула», мгновенно телепортирующего математика к финишу, этот созидательный процесс рискует оборваться [07:30].

Тем не менее Ааронсон убежден, что повернуть прогресс вспять невозможно [07:43]. Закрыть доступ к подобным мощностям не удастся: аналогичные модели неизбежно станут общедоступными по всему миру [08:01]. Единственный конструктивный путь для научного сообщества — сформировать культуру, где человеческое понимание остается в фокусе, даже если первоначальный поиск аргументов делегирован машине [08:36].

Курт Джаймангал провел аналогию с древними «иерофантами» — жрецами, толковавшими священные мистерии [04:14]. Ааронсон согласился с этой метафорой, указав на параллели с другими областями знаний:

*   Литературоведы на университетских кафедрах не обязаны писать новую «Илиаду» — они комментируют и осмысляют великие памятники мысли [04:44].
*   Астрономы направляют телескопы на далекие галактики и описывают увиденное [04:56].
*   Биологи ведут полевые наблюдения за поведением медведей, не включая животных в число соавторов научных статей [05:14].

Математикам предстоит смириться с тем, что решение строго формализованных задач больше не является исключительной прерогативой человеческого биологического интеллекта [05:30].

## 📜 OpenAI против Anthropic: две модели публикации
[[JUMP:14:26]]

Реакция научного мира на машинные открытия во многом определяется тем, как именно лаборатории преподносят свои результаты. Этому предшествовал скандал с уравнениями Навье — Стокса, решение одного из аспектов которых OpenAI продемонстрировала несколько ранее [14:54].

Предыстория конфликта с уравнениями Навье — Стокса:

*   Математики Тристан Бакмастер и Левент Альпоге вплотную подошли к решению проблемы, сочетая собственные теоретические наработки с помощью алгоритмов [15:27].
*   Узнав о направлении их поиска, команда OpenAI задействовала колоссальные вычислительные мощности и опередила исследователей [15:39].
*   В академической среде возникло сильное возмущение тем, что технологический гигант перехватил результат у ученых, потративших на тему годы работы [15:52].

Опасаясь повторного репутационного удара, перед обнародованием нового пакета решений OpenAI сформировала внешний экспертный совет, куда вошли филдсовский лауреат Тимоти Гауэрс и физик-теоретик Эдвард Виттен [16:25]. Лаборатория «скормила» нейросетям порядка 4 000 нерешенных задач, выделив всего по три часа машинного времени на каждую, и получила решения примерно для 10% из них [16:08]. Совет рекомендовал опубликовать материалы в открытом доступе, предоставив сообществу право самостоятельно разбираться в валидности выкладок [16:43].

Компания Anthropic выбрала принципиально иную стратегию [16:58]. Представив новые алгоритмы для классических задач 3SUM и поиска кратчайших путей для всех пар вершин (All-Pairs Shortest Paths), сопротивлявшихся улучшениям более полувека, компания привлекла сторонних экспертов — Вирджи Василевску и Джоша Алмана [17:32, 18:03]. Ученые глубоко изучили выводы модели и выпустили полноценную человекочитаемую статью под собственными именами, взяв на себя ответственность за результат [18:03, 18:18]. 

Ааронсон подчеркивает плюсы и минусы обоих подходов: метод Anthropic дает сообществу авторитетных спикеров, способных отвечать на вопросы, однако ставит корпорацию в положение арбитра, единолично решающего, кто из смертных станет официальным глашатаем искусственного разума [18:50, 19:03].

## ⚖️ Кому достанутся лавры: этика авторства и кризис аспирантуры
[[JUMP:21:21]]

Лавинообразное внедрение алгоритмов заставило академические журналы срочно менять регламенты. Почти каждая новая публикация теперь содержит обязательное уведомление об использовании ИИ (AI usage statement) — абзац перед списком литературы, фиксирующий, какие именно задачи решала машина, а за что отвечал человек [21:55, 22:22]. Ааронсон иронизирует, что помещал бы эти дисклеймеры на первую страницу, так как сегодня это главное, что интересует читателя [22:08].

В научном сообществе складывается консенсус: если исследователь применил ИИ для нахождения ключевой идеи, но лично осмыслил доказательство, переписал его понятным языком и готов отстаивать тезисы на конференциях, он по праву считается полноценным автором [23:13, 23:29]. 

Напротив, попытки автоматизированного «нажатия на рычаг слот-машины» — когда пользователь пачками скармливает задачи модели и загружает полученные «сырые» файлы на серверы препринтов — признания не получат [25:33, 25:59]. Специалист по безопасности ИИ из OpenAI Боаз Барак пошутил в переписке с Ааронсоном, что в подобных публикациях автором следует указывать саму нейросеть, а в благодарностях писать: «Выражаю признательность Скотту Ааронсону за то, что предложил мне эту занятную задачку» [26:18, 26:33].

Главную тревогу у Ааронсона вызывает судьба молодых ученых [29:52]:

*   Старшее поколение профессоров давно перешло в «режим менеджеров», распределяя задачи между аспирантами и формулируя общую стратегию [28:31].
*   Традиционный путь аспиранта заключался в том, чтобы сделать себе имя решением конкретной трудной технической задачи; сегодня эта ступень выбита из-под их ног [30:11].
*   Рынок «сертифицированных органических теорем», доказанных строго человеческим умом без машинных подсказок, стремительно сжимается [31:26].

Старшим исследователям необходимо срочно пересмотреть методологию обучения, иначе аспиранты рискуют утратить базовые навыки доказательства и окажутся неспособны выявлять ошибки в генерациях нейросетей [32:17].

## 🛡️ Дениализм и реакция академического сообщества
[[JUMP:35:39]]

Столкнувшись с вытеснением из привычных ниш, часть научного сообщества ушла в глухую психологическую защиту [38:33]. Ааронсон резко критикует позицию дениализма — постоянное смещение критериев, когда любое достижение ИИ задним числом объявляется банальным [36:10, 36:42]. 

Если скептики годами уверяли, что машина никогда не справится с определенным классом проблем, то после ее триумфа они немедленно заявляют: доказательство тривиально, задача не представляла сложности, а алгоритм лишь перебирает известные приемы [36:25, 36:42]. Ааронсон подчеркивает: если бы на планете появился аспирант-первокурсник, держащий в памяти абсолютно всю математическую литературу, способный работать без сна и проверять параллельно тысячи контрпримеров для сотен сложнейших проблем, его признали бы величайшим гением калибра Леонарда Эйлера или Пала Эрдёша [35:38, 37:28].

Скепсис Ааронсона вызвал и манифест новообразованной «Ассоциации человеческой математики» (Association for Human Mathematics), раскритиковавшей публикации OpenAI [41:31]. Особое раздражение у ученого вызвала фраза из заявления: «Математики не просили выполнять эту работу» [41:47].

Позиция Ааронсона относительно открытости науки:

1.  Никто в академическом мире не вправе назначать себя монопольным арбитром открытых математических гипотез [42:16].
2.  Смысл открытой проблемы заключается в том, что взяться за ее решение может абсолютно любой человек на Земле — будь то никому не известный клерк из колониальной Индии Сриниваса Рамануджан или 17-летний студент [42:29, 42:45].
3.  Если задача открыта для всех, она открыта и для коммерческих корпораций, даже если чья-то политика вызывает вопросы [42:57].

Вместо попыток заблокировать технологию Ааронсон призывает сосредоточиться на безопасности и согласовании (alignment) систем, а также на поиске нового места человека в науке — по аналогии с шахматами [43:11, 45:44]. После поражения Гарри Каспарова от Deep Blue в 1997 году многие пророчили гибель шахматной культуры, однако игра переживает исторический пик популярности, трансформировавшись в чисто человеческую практику при активном использовании шахматных движков для разбора партий [45:44, 46:13, 46:47].

## 🔐 Что произойдёт, если ИИ докажет равенство P и NP
[[JUMP:47:24]]

Курт Джаймангал поинтересовался, как должно поступить научное сообщество или лаборатория калибра Anthropic, если их искусственный интеллект внезапно предъявит строгое доказательство фундаментального равенства классов $P = NP$ [47:24]. 

Ааронсон пояснил, что эффект полностью зависит от практической применимости найденного алгоритма [47:32]. Если полиномиальное решение проблемы выполнимости булевых формул (3-SAT) потребует порядка $n^{10000}$ шагов или времени $O(n)$ со скрытой константой величиной в гуголплекс, результат останется сугубо теоретической сенсацией [47:47].

Если же алгоритм окажется эффективным на практике, последствия будут катастрофическими для глобальной цифровой инфраструктуры:

*   Мгновенный крах всей асимметричной криптографии интернета [48:16].
*   Полное обесценивание сети Bitcoin и других криптовалют из-за возможности мгновенной подделки цифровых подписей и бесконтрольного майнинга [48:32].
*   Компрометация протокола HTTPS, банковских транзакций и защищенных каналов связи [48:44].

В таких обстоятельствах публикация статьи в открытом доступе противоречила бы принятым правилам ответственного раскрытия (responsible disclosure) уязвимостей, когда разработчикам дается 90 дней на исправление бреши [49:09, 49:27]. В случае глобального взлома шифрования уведомить заранее придется буквально весь мир [51:06]. Ааронсон обратил внимание на деталь: среди 400 решенных OpenAI задач полностью отсутствуют работы по криптоанализу, что прямо свидетельствует о внутренних ограничениях компании на публикацию опасных брешей [50:14, 50:28].

Помимо крушения защиты данных, практическое решение задачи $P = NP$ произведет революцию в самом машинном обучении: отпадет нужда тратить миллиарды долларов на колоссальные вычислительные кластеры для обучения нейросетей методом градиентного спуска — оптимальные веса моделей можно будет находить алгоритмически за считанные минуты [52:22, 52:35].

## 🌌 Физика, черные дыры и опровержение гипотезы Ааронсона — Куперберга
[[JUMP:58:51]]

До сих пор физика казалась более защищенной от натиска алгоритмов, чем «чистая» математика. Ааронсон объясняет это тем, что физические задачи редко обладают абсолютно четкими, алгоритмически проверяемыми критериями решения: они требуют приближений, выбора адекватных моделей и компромиссов с реальностью [55:18, 55:35]. Тем не менее раздел математической физики уже попал под удар [57:10].

Среди документов, опубликованных OpenAI, содержалось опровержение гипотезы о синтезе унитарных операторов (Unitary Synthesis Problem), которую Скотт Ааронсон сформулировал совместно с математиком Грегом Купербергом около двадцати лет назад [58:51, 59:19].

Суть гипотезы Ааронсона — Куперберга:

1.  Ученые пытались выяснить, можно ли реализовать произвольное унитарное преобразование $U$ над $n$ кубитами за полиномиальное время, если квантовому компьютеру предоставлен доступ к оракулу некоторой классической булевой функции [59:47, 1:00:22].
2.  Авторы предположили, что это невозможно: унитарная матрица требует экспоненциального числа параметров, и даже хитроумное кодирование в булеву функцию вынудит квантовый компьютер обращаться к оракулу экспоненциальное число раз [1:00:42, 1:01:11].
3.  ИИ доказал прямо противоположное: для абсолютно любого унитарного оператора существует булева функция, позволяющая реализовать его эффективно [1:01:58, 1:02:10].

Дальнейшее развитие этого результата с помощью нейросетей привело к выводу фундаментального значения: если класс $P$ совпадает с классом $PSPACE$ (полиномиальная память), то любое эффективно описуемое унитарное преобразование может быть физически выполнено за полиномиальное время [1:02:28, 1:02:58].

Это напрямую бьет по теории квантовой гравитации и так называемому парадоксу файрвола (стены огня) на горизонте событий черной дыры [1:03:31]. В 2013 году Дэниел Харлоу и Патрик Хейден выдвинули гипотезу, защищающую целостность пространства-времени [1:07:49]:

*   Согласно современным представлениям, излучение Хокинга находится в сверхзапутанном состоянии и несет полную информацию о падающем в черную дыру веществе [1:04:45, 1:05:54].
*   Мысленный эксперимент показывал, что если наблюдатель соберет это излучение за астрономические $10^{67}$ лет, декодирует его на квантовом компьютере и прыгнет внутрь, на горизонте событий возникнет стена высокоэнергетических частиц (файрвол), разрушающая пространственно-временной континуум [1:03:31, 1:07:34, 1:08:45].
*   Харлоу и Хейден утверждали, что природа защищена вычислительной сложностью: задача декодирования квантовой информации излучения Хокинга экспоненциально трудна даже для квантового компьютера [1:08:02, 1:09:04].

Новое машинное доказательство Ааронсона — Куперберга показывает: чтобы обосновать стабильность горизонта событий и запретить возникновение файрвола, физикам теперь жизненно необходимо строго доказать, что $P \neq PSPACE$ [1:04:18, 1:10:17]. Сложность вычислений перестала быть абстракцией информатиков и превратилась в краеугольный камень структуры пространства-времени [1:10:45].

## ⏳ Демон Максвелла, псевдоэнтропия и критика теории сознания Тонони
[[JUMP:1:15:41]]

В завершение встречи собеседники затронули глубинные связи теории сложности со статистической физикой и природой сознания. Ааронсон поделился готовящейся статьей, связывающей второй закон термодинамики с вычислительной трудностью [1:11:14, 1:11:31].

Классический парадокс демона Максвелла разрешился благодаря работам Лео Силарда, Рольфа Ландауэра и Чарльза Беннетта: энтропия никуда не исчезает, она просто записывается в память демона, который фиксирует пролетающие молекулы газа, а стирание этой информации неизбежно рассеивает тепло в окружающую среду [1:14:35, 1:15:20, 1:15:37]. 

Однако Ааронсон построил теоретическую модель обратимого клеточного автомата, в которой равенство $P = NP$ позволило бы обойти этот запрет [1:16:19, 1:17:05]:

*   Имея данные наблюдений за молекулами, демон сталкивается со сложнейшей задачей обратного вычисления: какое именно начальное микросостояние привело к текущему результату [1:17:32, 1:17:47].
*   Если $P = NP$ (или в мире отсутствуют односторонние функции), демон находит исходное состояние за полиномиальное время и колоссально сжимает объем собственной памяти [1:18:19, 1:18:46].
*   В таком сценарии видимый рост термодинамической энтропии разоблачается как иллюзия: на самом деле это «псевдоэнтропия» — состояние, выглядящее хаотичным для наблюдателя с ограниченными вычислительными ресурсами, но полностью детерминированное и обратимое для мощного алгоритма [1:19:29, 1:19:56].

В финале диалога Ааронсон прокомментировал теорию интегрированной информации (Integrated Information Theory, IIT) Джулио Тонони, претендующую на математическое описание феномена сознания через метрику $\Phi$ (фи) [1:22:06, 1:22:46]. Ааронсон назвал эту математическую модель фундаментально ошибочной [1:22:22].

Главный контраргумент Ааронсона заключается в том, что формула IIT выдает абсурдные значения: обычная гигантская двумерная решетка из логических элементов «исключающее ИЛИ» (XOR-вентилей), висящая на стене в виде пассивной схемы, согласно расчетам Тонони, обладает колоссальным показателем $\Phi$, в тысячи раз превосходящим интеграцию информации в человеческом мозге [1:24:22, 1:25:40]. Тот факт, что сторонники IIT готовы признать наличие субъективного опыта и колоссального сознания у тривиальной сетки логических вентилей, по мнению Ааронсона, окончательно отрывает теорию от реальности [1:25:24, 1:26:02].