DeepMind laat AI vier dagen testen met ongeveer 20 menselijke berichten

Wat er gebeurde

DeepMind publiceerde een werkverslag over een gecontroleerde reproductie van een eerder opgeloste 1024-bit RSA-benchmark. Twee AI-agents werkten met een supervisoragent en een executoragent, en schakelden een specialist-subagent in voor één lineair-algebraïsch onderdeel.

Het geheel duurde van ontwerp tot geverifieerd resultaat drie dagen en 22 uur. De full-scale sieving stap nam ongeveer 3,2 dagen in kalendertijd. Op het piekmoment gebruikte het systeem ongeveer 300.000 CPU-cores en 16 GPUs.

De agents produceerden circa 33.500 regels nieuwe code, voerden 336 gedistribueerde experimenten uit en wisselden 218 berichten. Mensen stuurden ongeveer 20 berichten, vooral om keuzes goed te keuren en om onomkeerbare stappen te autoriseren. De menselijke onderzoeker koos het probleem en de limieten, maar schreef geen code, startte geen jobs en stelde geen fouten vast.

De agents hadden vooraf toegang tot een programma dat modulusfactorisaties hield en ongeveer 4 miljard advance queries beantwoorde. Dat programma werd teruggetrokken voordat het doel werd getrokken. Na het intrekken berekenden de agents de doelwortel zonder verdere advance queries. De eerste berekende wortel was onjuist door een 32-bit offset overflow, maar een correctiecontrole ving de fout en de agents repareerden deze zelf zonder nieuwe advance queries.

DeepMind rapporteert 391 CPU core-jaren voor de voltooide berekening. Een eerder team rapporteerde rond 1.380 core-jaren op dezelfde instantie en algoritme, wat neerkomt op ongeveer een 3,5-voudige vermindering in gerapporteerd CPU-gebruik. Deze CPU-totals sluiten GPU-werk en ongeveer 7,5 core-jaren aan probes uit. Er waren ook circa 330 gereserveerde GPU-uren, waarvan ongeveer 100 daadwerkelijk werden gebruikt. De auteurs wijzen erop dat hardwareverschillen en grote parallelle resources veel van het kalender-tijdverschil verklaren.

Het werk gebruikte geen nieuw openbaar geïdentificeerde implementatie, de modellen in het verslag staan alleen aangeduid als A en B en er is geen openbare code repository gekoppeld. Het verslag zegt dat deze resultaten geen directe bedreiging vormen voor cryptosystemen die 2048-bit of groter gebruiken.

Het werk vermeldt verder dat de gerapporteerde CPU-besparing voortkwam uit implementatie- en uitvoeringaanpassingen binnen hetzelfde algoritme, en dat een apart paper met de naam Fan Factories schat dat bepaalde kosten per extra 1024-bit doel mogelijk ongeveer 30 keer lager kunnen zijn na gedeelde precomputation. Die schattingen zijn heuristisch en er is geen daadwerkelijke fan factory geïmplementeerd.

Waarom dit telt

Voor beleggers is dit nieuws relevant omdat het laat zien hoe AI en grootschalige parallelle rekenkracht bestaande cryptografische benchmarks sneller kunnen uitvoeren, zonder dat er bewijs is van een directe breuk van praktisch gebruikte, grotere RSA-sleutels.