Google DeepMind сообщает, что два ИИ-агента воспроизвели известное вычисление криптографии с длиной ключа 1024 бита, справившись с программированием, масштабным выполнением и отладкой примерно за 20 человеческих сообщений, в основном одобрений. Агенты достигли верифицированного результата через три дня и 22 часа после начала работы над дизайном. Исследователь DeepMind объявил об этом 6 ноября как о изолированном воспроизведении эталонного задания, которое уже было решено.
Эксперимент включал использование цифровых подписей RSA, а не восстановление закрытого ключа. Отдельная программа с предоставленным фактором модуля ответила на примерно 4 миллиарда предварительных запросов. Доступ к этой имитированной службе подписи был прекращен до выбора цели. Агенты затем вычислили математический корень, необходимый для новой подписи, без дополнительных запросов. В статьях говорится, что полученные результаты не представляют угрозы для внедренных криптосистем, использующих RSA с ключами 2048 бит и более.
Человек-исследователь выбрал проблему, экземпляр и ограничения на доступ к сервису подписи, затем утвердил условия, регулирующие необратимые шаги. В статье говорится, что исследователь не писал код, не запускал задания и не диагностировал сбои. Агент-надзиратель управлял дизайном, бюджетами ресурсов и проверками на соответствие. Агент-исполнитель разрабатывал и тестировал код, запускал распределенные задания и исправлял сбои. Надзиратель привлек специализированный подагент для ускорения этапа линейной алгебры. Агенты сгенерировали около 33 500 строк нового кода, провели 336 распределенных экспериментов и обменялись 218 сообщениями друг с другом.
Переполнение 32-битного смещения привело к некорректному расчету начального корня агентами. Проверочная проверка обнаружила проблему, и агенты выявили и устранили неисправность, не повторяя предварительные запросы на подпись. Небольшое количество человеческих сообщений, следовательно, не устранило требования к выбору и одобрению задач человеком.
В рабочем документе указано, что использование ЦП для завершенного расчета составило 391 ядро-лет, по сравнению с округленной суммой в 1 380 ядро-лет, зафиксированной предыдущей командой для того же случая и алгоритма. Эти цифры соответствуют примерно 3,5-кратному снижению потребления ЦП. Предыдущая академическая работа длилась около пяти месяцев. Вычисления DeepMind достигли проверенного корня через 3,2 дня после начала первого полномасштабного задания просеивания. Пиковые ресурсы достигли примерно 300 000 CPU-ядер и 16 GPU. Авторы приписывают сокращение общего времени в основном параллельному выполнению.
Изменения в реализации и выполнении существующего алгоритма привели к экономии CPU. Число 391 ядро-год не включает около 330 зарезервированных GPU-часов, включая около 100 часов активного использования GPU. Общая сумма также не включает 7,5 ядро-года CPU, затраченные на пробные запуски и репетиции. Различия в оборудовании, использовавшемся для двух расчетов CPU, не позволяют провести управляемое сравнение в идентичных условиях.
Измеренное воспроизведение не продемонстрировало новый алгоритм рабочего документа в криптографическом масштабе при более строгом доступе к подписи. Отдельная статья «Fan Factories» оценивает, что каждая дополнительная цель в 1024 бита будет стоить примерно в 30 раз меньше, чем множественный решето числового поля. Эта оценка предполагает совместную предварительную обработку, стоимость которой составляет примерно эквивалент одной факторизации общего решета числового поля. Прогнозы затрат являются ориентировочными оценками первого порядка, и ни одна фабрика не была реализована. Рабочий документ обозначает основные модели только как A и B и не предоставляет ссылку на публичный репозиторий реализации, ограничивая внешние сравнения.