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Google DeepMind dice que dos agentes de IA reprodujeron un conocido cálculo de criptografía de 1024 bits durante casi cuatro días con unos 20 mensajes humanos, en su mayoría aprobaciones, llevando la investigación a través de la codificación, la ejecución a gran escala y la depuración.
La prueba se refiere a firmas digitales RSA. Después de miles de millones de consultas anticipadas a un servicio de firma simulado, los agentes calcularon una raíz matemática necesaria para una nueva firma una vez finalizado el acceso. No recuperaron una clave privada.
El documento de trabajo informa 391 años de núcleo de CPU para el cálculo completo, en comparación con los 1.380 de un equipo anterior en la misma instancia y algoritmo. Esto supone una reducción de aproximadamente 3,5 veces en el uso medido de CPU. Se excluyen el trabajo de GPU y las pruebas preliminares.
El investigador de DeepMind @pushmeet anunció el trabajo el 6 de noviembre, describiendo una reproducción en espacio aislado de una instancia de referencia previamente resuelta. Los documentos dicen que estos resultados no amenazan los criptosistemas implementados basados en RSA de 2048 bits o más.
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El humano eligió el problema, la instancia y los límites del servicio de firma y luego aprobó las condiciones para los pasos irreversibles. Según el artículo, el investigador no escribió ningún código, no lanzó ningún trabajo ni diagnosticó ninguna falla.
Un agente supervisor mantuvo el diseño, los presupuestos y las verificaciones. Un ejecutor escribió y probó código, lanzó trabajos distribuidos y reparó fallas. El supervisor también reclutó a un subagente especialista para acelerar un paso de álgebra lineal.
Los agentes produjeron alrededor de 33.500 nuevas líneas de código, ejecutaron 336 experimentos distribuidos e intercambiaron 218 mensajes. Desde el diseño hasta el resultado verificado, el trabajo duró tres días y 22 horas.
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Su primera raíz calculada fue incorrecta porque se desbordó un desplazamiento de 32 bits. Una verificación de corrección detectó el error y los agentes lo localizaron y solucionaron sin repetir las consultas de firma anticipada. Los mensajes humanos limitados aún venían con una tarea seleccionada por humanos y puertas de aprobación.
Pocos mensajes humanos. Un gran sistema supervisado.
DeepMind informa sobre una investigación de dos agentes con un ayudante especializado, puertas de aprobación humana y una extensa computación paralela.
Explora lo que mide la aceleración
El mismo cálculo utilizó menos tiempo de CPU mediante cambios de implementación y ejecución; El trabajo de la GPU y las sondas están separados.
El diseño hasta el resultado tomó 3 días y 22 horas; El reloj de tamizado a gran escala tardó 3,2 días. Los grandes recursos paralelos explican gran parte de la ganancia en el calendario.
Alrededor de 20 mensajes humanos acompañaron un cálculo supervisado que requirió muchos recursos con ganancias de implementación mensurables.
Cuenta del documento de trabajo de los autores en una instancia conocida de 1024 bits. El total de CPU excluye el trabajo de GPU y 7,5 años de núcleo de sondas. La comparación de calendarios refleja principalmente paralelismo. Estas cifras no miden el costo financiero total ni demuestran los nuevos algoritmos teóricos.
Fuentes
Hechos de apoyo
Método
Diagrama de retroalimentación y rol vinculado a la fuente. Las barras de CPU comparten una línea de base cero y anchos proporcionales a los 1380 y 391 años de núcleo informados. La proporción reportada de 3,5 veces está redondeada. Los diagramas de tiempo muestran dos puntos de inicio; el espaciado entre etapas es esquemático. El panel nativo cambia la contabilidad de la CPU y las vistas del tiempo transcurrido.
Alcance
Lo que mide la aceleración
El cálculo académico anterior tomó alrededor de cinco meses. La ejecución de DeepMind tomó 3,2 días desde su primer trabajo de tamizado a gran escala hasta la raíz verificada, alcanzando alrededor de 300.000 núcleos de CPU y 16 GPU en su punto máximo. Los autores atribuyen esa diferencia entre el calendario y el tiempo principalmente al paralelismo.
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El ahorro de CPU surgió de cambios de implementación y ejecución dentro del algoritmo existente. El total de 391 años-núcleo excluye alrededor de 330 horas de GPU reservadas, de las cuales alrededor de 100 estaban ocupadas, y 7,5 años-núcleo de pruebas y ensayos. Los totales de CPU también provienen de hardware diferente, por lo que esta no es una comparación comparable controlada.
La configuración criptográfica también importa: un programa separado que contiene la factorización del módulo respondió aproximadamente 4 mil millones de consultas anticipadas. Fue retirado antes de que se trazara el objetivo. Luego, los agentes calcularon la raíz del objetivo sin realizar más consultas.
La reproducción medida no demostró el nuevo algoritmo del artículo para un acceso de firma más restringido en tamaño criptográfico. Un artículo separado de Fan Factories estima costos aproximadamente 30 veces menores por objetivo adicional de 1024 bits que el tamiz de campo de números múltiples, después de un cálculo previo compartido que cuesta alrededor de una factorización de tamiz de campo de número general. Éstas son estimaciones heurísticas de orden principal; no se ha implementado ninguna fábrica de ventiladores.
El documento de trabajo identifica los modelos principales sólo como A y B y no vincula ningún repositorio público de implementación, lo que limita las comparaciones externas.
Mencionado en este artículo.
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