O Google DeepMind afirma que dois agentes de IA reproduziram um cálculo de criptografia de 1024 bits conhecido, lidando com programação, execução em larga escala e depuração com cerca de 20 mensagens humanas, principalmente aprovações. Os agentes alcançaram um resultado verificado três dias e 22 horas após o início do trabalho de design. Um pesquisador do DeepMind anunciou o trabalho em 6 de novembro como uma reprodução em ambiente isolado de um benchmark que já havia sido resolvido.
O experimento envolveu assinaturas digitais RSA, e não a recuperação de uma chave privada. Um programa separado, com a fatoração do módulo fornecida, respondeu a aproximadamente 4 bilhões de consultas preliminares. O acesso a esse serviço de assinatura simulado foi encerrado antes da seleção do alvo. Os agentes, posteriormente, calcularam a raiz matemática necessária para uma nova assinatura sem fazer mais consultas. Os artigos afirmam que os resultados não representam ameaça aos sistemas criptográficos implantados que utilizam RSA com chaves de 2048 bits ou mais.
O pesquisador humano selecionou o problema, a instância e as restrições de acesso ao serviço de assinatura, depois aprovou as condições que regem etapas irreversíveis. O artigo afirma que o pesquisador nem escreveu código nem iniciou tarefas nem diagnosticou falhas. Um agente supervisor gerenciou o design, os orçamentos de recursos e as verificações de validação. Um agente executor desenvolveu e testou código, iniciou tarefas distribuídas e corrigiu falhas. O supervisor recrutou um sub-agente especialista para acelerar uma etapa de álgebra linear. Os agentes geraram cerca de 33.500 linhas de código novo, realizaram 336 experimentos distribuídos e trocaram 218 mensagens entre si.
Um transbordamento de deslocamento de 32 bits causou o cálculo incorreto da raiz inicial dos agentes. Um teste de verificação detectou o problema, e os agentes identificaram e corrigiram a falha sem repetir as consultas preliminares de assinatura. O pequeno número de mensagens humanas, portanto, não removeu os requisitos de seleção ou aprovação de tarefas humanas.
O documento de trabalho atribui o uso de CPU para o cálculo concluído a 391 anos-núcleo, em comparação com o total arredondado de 1.380 de uma equipe anterior para a mesma instância e algoritmo. Os números representam uma redução aproximada de 3,5 vezes no uso de CPU medido. O esforço acadêmico anterior durou cerca de cinco meses. O cálculo da DeepMind alcançou a raiz verificada 3,2 dias após o início do primeiro trabalho de peneiramento em escala total. Os recursos máximos atingiram cerca de 300.000 núcleos de CPU e 16 GPUs. Os autores atribuem o tempo decorrido mais curto principalmente à execução paralela.
As alterações na implementação e execução do algoritmo existente produziram economias de CPU. A cifra de 391 anos-núcleo de CPU omite cerca de 330 horas de GPU reservadas, incluindo cerca de 100 horas de uso ativo de GPU. O total também omite 7,5 anos-núcleo de CPU gastos em sondagens e ensaios. As diferenças entre o hardware utilizado para os dois totais de CPU impedem uma comparação controlada em condições idênticas.
A reprodução medida não demonstrou o novo algoritmo do artigo de trabalho em escala criptográfica sob acesso de assinatura mais restritivo. Um artigo separado, Fan Factories, estima que cada alvo adicional de 1024 bits custaria aproximadamente 30 vezes menos que o múltiplo number field sieve. Essa estimativa assume precomputação compartilhada custando aproximadamente o equivalente a uma fatoração do general number field sieve. As projeções de custo são estimativas heurísticas de ordem principal, e nenhuma fan factory foi implementada. O artigo de trabalho rotula apenas os modelos principais como A e B e não fornece link para um repositório de implementação pública, restringindo comparações externas.