Google DeepMindによると、人工知能（AI）エージェント2体が、既知の1024ビットRSA関連計算を3日22時間で完了した。コードの作成・テストから分散処理の実行、障害の特定と修正までを担い、研究者からのメッセージは約20件で、主に承認に使われた。人間がタスクとリソースの境界を設定すれば、AIエージェントが複雑な計算を進められることを示す一方、論文が提案する新理論のアルゴリズムを実証したものではなく、現在主流のRSAシステムに直接の脅威が生じたことを意味しない。
既知のRSA署名計算を再現
実験の対象はRSAデジタル署名だ。シミュレーション上の署名サービスは、対象が定まる前に約40億回の事前照会を受け付けた。その後サービスを停止し、AIエージェントは追加の照会を行わずに、新たな署名の生成に必要となる数学的な根を計算した。秘密鍵を復元したわけではない。
DeepMindの研究者Pushmeet氏は11月6日、この研究を紹介した。論文は、すでに解かれているベンチマーク問題をサンドボックス環境で再現したものと位置づけている。また、2048ビット以上のRSA鍵を使う稼働中の暗号システムを脅かす結果ではないとしている。
CPU使用量は減少、単純比較には限界
ワーキングペーパーによると、今回の計算で使ったCPU資源は391コア年だった。同じ問題とアルゴリズムを用いた過去のチームの記録は約1,380コア年で、報告値を比べると約3.5分の1に減った。ただし、両者は異なるハードウェアで実施されており、条件をそろえた厳密な比較ではない。また、この数値は総費用を示すものでもない。
391コア年にはGPU作業のほか、約7.5コア年に相当する事前調査やリハーサルは含まれていない。実験ではGPU時間を約330時間確保し、このうち約100時間が実際に稼働した。DeepMindによれば、初めて全規模のスクリーニング処理を開始してから結果を検証するまで約3.2日かかり、ピーク時にはCPU約30万コアとGPU16基を使用した。過去に約5カ月を要した計算との主な違いは、並列処理能力にあると研究者らは説明している。
研究者の承認のもとで2体が分担
研究者は問題と具体的なインスタンスを選び、署名サービスに設ける制限を決めた。取り消せない操作に進む前には、条件を承認した。論文によると、研究者自身がコードを書いたり、計算を開始したり、障害を診断したりしたわけではない。
実行担当のエージェントはプログラムの作成とテスト、分散処理の開始、実行上の問題への対処を担った。監督役のエージェントは設計やリソース予算、確認手順を追跡し、線形代数の処理を速めるため専用のサブエージェントも利用した。2体が新たに作成したコードは計約3万3,500行に上り、分散実験を336回実行。エージェント同士は218件のメッセージを交わした。
最初に得られた数学的な根は、32ビットのオフセット値がオーバーフローしたため誤っていた。正当性の確認で問題が判明すると、エージェントは原因を特定して修正した。署名サービスへの事前照会をやり直す必要はなかった。設計から結果の検証までにかかった時間は3日22時間だったが、約20件の人間によるメッセージや承認が含まれており、完全に無人で実行された実験ではない。
新アルゴリズムの有効性を示した実験ではない
論文が報告するCPU使用量の削減は、既存アルゴリズムの実装と実行を改善したことによるものだ。署名へのアクセスがより制限された状況に対応する新アルゴリズムを、今回の実験で実証したわけではない。
「Fan Factories」を扱う別の論文は、共有される事前計算の費用が汎用数体ふるい法による1回の因数分解に相当すると仮定した場合、1024ビットの対象を追加する際のコストは、複数多項式数体ふるい法より約30倍低くなり得ると推定している。ただし、これは漸近的な推定であり、現時点で実装済みのFan Factoryはない。
ワーキングペーパーでは主要モデルの具体名は公表されず、モデルはAとBとだけ記されている。公開実装コードへのリンクもないため、外部の研究者がモデルの性能を独立に比較するのは難しい。今回の結果を評価する際には、CPUの使用量だけでなく、GPU資源や人間による承認が含まれていた点も考慮する必要がある。