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O Google DeepMind diz que dois agentes de IA reproduziram um cálculo de criptografia conhecido de 1024 bits durante quase quatro dias com cerca de 20 mensagens humanas, a maioria aprovações, conduzindo a pesquisa por meio de codificação, execução em larga escala e depuração.

O teste diz respeito a assinaturas digitais RSA. Após bilhões de consultas antecipadas a um serviço de assinatura simulada, os agentes calcularam uma raiz matemática necessária para uma nova assinatura assim que o acesso terminasse. Eles não recuperaram uma chave privada.

O documento de trabalho relata 391 anos-núcleo de CPU para a computação concluída, em comparação com os 1.380 arredondados de uma equipe anterior na mesma instância e algoritmo. Isso representa uma redução de cerca de 3,5 vezes no uso medido da CPU. O trabalho da GPU e as análises preliminares estão excluídas.

O pesquisador da DeepMind @pushmeet anunciou o trabalho em 6 de novembro, descrevendo uma reprodução em sandbox de uma instância de benchmark previamente resolvida. Os jornais dizem que esses resultados não ameaçam os sistemas criptográficos implantados baseados em RSA de 2.048 bits ou maior.

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O humano escolheu o problema, a instância e os limites do serviço de assinatura e, em seguida, aprovou as condições para etapas irreversíveis. Segundo o artigo, o pesquisador não escreveu nenhum código, não lançou nenhum trabalho e não diagnosticou nenhuma falha.

Um agente supervisor manteve o projeto, os orçamentos e as verificações. Um executor escreveu e testou código, lançou trabalhos distribuídos e reparou falhas. O supervisor também recrutou um subagente especializado para acelerar uma etapa da álgebra linear.

Os agentes produziram cerca de 33.500 novas linhas de código, executaram 336 experimentos distribuídos e trocaram 218 mensagens. Do projeto ao resultado verificado, o trabalho durou três dias e 22 horas.

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A primeira raiz computada estava errada porque um deslocamento de 32 bits estourou. Uma verificação de correção detectou o erro e os agentes o localizaram e corrigiram sem repetir as consultas de assinatura antecipada. Mensagens humanas limitadas ainda vinham com tarefas selecionadas por humanos e portas de aprovação.

Poucas mensagens humanas. Um grande sistema supervisionado.

DeepMind relata uma pesquisa de dois agentes com um ajudante especializado, portas de aprovação humana e extensa computação paralela.

Explore o que a aceleração mede

A mesma computação usou menos tempo de CPU por meio de alterações de implementação e execução; O trabalho e as análises da GPU são separados.

O design até o resultado levou 3 dias e 22 horas; o relógio de peneiramento em grande escala levou 3,2 dias. Grandes recursos paralelos explicam grande parte do ganho do calendário.

Cerca de 20 mensagens humanas acompanharam uma computação supervisionada e com uso intensivo de recursos, com ganhos de implementação mensuráveis.

Conta do documento de trabalho dos autores em uma instância conhecida de 1024 bits. O total da CPU exclui o trabalho da GPU e 7,5 anos-núcleo de testes. A comparação do calendário reflete principalmente o paralelismo. Esses números não medem o custo financeiro total nem demonstram os novos algoritmos teóricos.

Fontes

Fatos de apoio

Método

Função vinculada à origem e diagrama de feedback. As barras de CPU compartilham uma linha de base zero e larguras proporcionais aos 1.380 e 391 anos-núcleo relatados. A proporção de 3,5 vezes relatada é arredondada. Os diagramas de tempo mostram dois pontos iniciais; o espaçamento dos palcos é esquemático. O painel nativo alterna a contabilidade da CPU e as visualizações de tempo decorrido.

Escopo

O que a aceleração mede

O cálculo acadêmico anterior levou cerca de cinco meses. A execução do DeepMind levou 3,2 dias desde seu primeiro trabalho de peneiramento em grande escala até a raiz verificada, atingindo cerca de 300.000 núcleos de CPU e 16 GPUs no pico. Os autores atribuem essa diferença calendário-tempo principalmente ao paralelismo.

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A economia de CPU surgiu de mudanças na implementação e execução do algoritmo existente. O total de 391 anos-núcleo exclui cerca de 330 horas reservadas de GPU, das quais cerca de 100 estavam ocupadas, e 7,5 anos-núcleo de testes e ensaios. Os totais de CPU também vêm de hardware diferente, portanto esta não é uma comparação controlada igual a igual.

A configuração criptográfica também é importante: um programa separado que contém a fatoração do módulo respondeu a cerca de 4 bilhões de consultas antecipadas. Foi retirado antes do alvo ser traçado. Os agentes então calcularam a raiz do alvo sem mais consultas.

A reprodução medida não demonstrou o novo algoritmo do artigo para acesso de assinatura mais restrito em tamanho criptográfico. Um artigo separado da Fan Factories estima custos cerca de 30 vezes mais baixos por alvo adicional de 1024 bits do que a peneira de campo de número múltiplo, após pré-computação compartilhada custando cerca de uma fatoração de peneira de campo de número geral. Estas são estimativas heurísticas de ordem inicial; nenhuma fábrica de ventiladores foi implementada.

O documento de trabalho identifica os modelos principais apenas como A e B e não vincula nenhum repositório público de implementação, limitando comparações externas.

Mencionado neste artigo

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