OpenAI, Yapay Zekâsının Bilgisayar Biliminin Temel Varsayımını Çürüttüğünü Söylüyor

OpenAI, 26 Ekim 2026'da yaptığı açıklamada, iç yapay zekâ modellerinden birinin teorik bilgisayar biliminin temel varsayımlarından biri olan Üstel Zaman Hipotezi'nin (ETH) yanlış olduğunu kanıtladığını duyurdu. Şirketin ifadesiyle sistem, "ETH'nin yanlış olduğunu" gösterdi. Aynı gün Anthropic de bir Claude modeline dayandırdığı benzer bir makale paylaştı. İddia henüz bağımsız olarak doğrulanmış değil.

Üstel Zaman Hipotezi nedir?

ETH, 3-SAT gibi zor mantık problemlerinin ne kadar hızlı çözülebileceğine dair yaygın bir varsayım. Hipoteze göre bu problemler, değişken sayısına göre "üstel altı" bir sürede çözülemez; yani üstel maliyet tamamen ortadan kaldırılamaz. Varsayım, UC San Diego'dan Russell Impagliazzo ve Ramamohan Paturi tarafından ortaya atıldı; Francis Zane ile birlikte yazılan çalışma 2001'de yayımlandı. Yüzlerce bilgisayar bilimi makalesi, bazı problemlerin neden daha fazla hızlandırılamayacağını göstermek için bu hipoteze dayanıyor.

OpenAI ne iddia ediyor?

OpenAI'a göre model, çürütmeyi 16 Ekim'de üretti; ispat 17 Ekim'de Lean adlı ispat doğrulama programıyla kontrol edildi. Şirket, sonucu üreten modelin adını açıklamadı. Açıklamada matematik ve fizikten başka iddialar da yer aldı:

• Christopher Sogge'nin 1991 tarihli yerel düzleştirme (local smoothing) sanısının tüm uzay boyutlarında kanıtlandığı; OpenAI'a göre bu sonuç Kakeya sanısını ve Stein'ın Fourier kısıtlama sanısını da kapsıyor.
• Dört boyutta bazı etkileşimli kuantum alan kuramları için, kuantum renk dinamiği (QCD) dahil, titiz varlık ispatları üretildiği.
• Saf Yang–Mills kuramının varlığına dair bir ispat. OpenAI, Clay Milenyum Ödülü problemlerinden birinin tam çözümünü iddia etmiyor; bunun için "kütle boşluğunun" da gösterilmesi gerekiyor.

Anthropic de aynı gün makale yayımladı

Decrypt'e dayanan habere göre Anthropic, aynı gün "A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT" başlıklı rakip bir makale paylaştı ve sonucu şirket içi bir Claude modeline dayandırdı. Anthropic'in deposunda, sonucun "tamamen asimptotik olduğu ve formüllerin pratikte çözülmesi hakkında hiçbir şey söylemediği" notu yer alıyor.

Uzmanlar temkinli

Henüz iki laboratuvarın iddiası da bağımsız olarak doğrulanmadı. Hipotezin yazarları Impagliazzo ve Paturi ile MIT'den Ryan Williams, sonucu inceleyen bağımsız bir grubu yönetiyor. Grup açık mektubunda, "Katılımımız, iddianın onaylandığı şeklinde yorumlanmamalı" dedi. Fizik iddialarını ise Nobel ödüllü David Gross liderliğindeki bir grup inceliyor.

Bilgisayar bilimci Lance Fortnow, iddia edilen çürütmenin NP problemlerinin çalışma sürelerini genel olarak düşürmediğini ve P-NP sorusunu çözmeye yönelik hâlâ bir yaklaşım olmadığını vurguladı. Ayrıca Lean kontrolü, ispatın biçimsel adımlarını doğruluyor; ancak biçimsel ifadenin makaledeki iddiayla birebir örtüşüp örtüşmediğini tek başına garanti etmiyor.

OpenAI, sonuç üzerine bir konferansı finanse etmeyi kabul ettiğini ve Simons Vakfı'na 5 milyon dolar katkı yapacağını da açıkladı. İnceleme grubu üyeleri ücret almadıklarını ve gizlilik sözleşmesi imzalamadıklarını belirtiyor.

Bu iddia ne anlama geliyor?

ETH'nin yanlış çıkması, 3-SAT gibi problemlerin teoride üstel olandan daha yavaş büyüyen bir sürede çözülebileceği anlamına geliyor. Ancak uzmanların vurguladığı gibi bu, problemin pratikte hızlı çözülebileceği anlamına gelmiyor; asimptotik olarak daha iyi bir sınır, gerçek dünyadaki boyutlarda yine çok uzun çalışma süreleri doğurabilir.

Neden önemli?

ETH'nin çürütülmesi doğrulanırsa, teorik bilgisayar biliminde bu varsayıma dayanan pek çok sonucun yeniden değerlendirilmesi gerekecek. Bununla birlikte uzmanlar, sonucun gündelik yazılımları veya şifreleme sistemlerini bir anda değiştirecek pratik bir hızlanma anlamına gelmediğini vurguluyor. Asıl kritik nokta, yapay zekânın ürettiği ispatların bilim camiası tarafından nasıl ve ne kadar şeffaf biçimde denetleneceği.