딥마인드, AI 에이전트 2개가 사람 메시지 약 20건으로 암호학 시험 완료했다고 밝혀

구글 딥마인드는 AI 에이전트 2개가 이미 알려진 1024비트 암호학 연산을 재현하면서 프로그래밍, 대규모 실행, 디버깅을 처리했고, 사람 메시지는 주로 승인 관련 내용으로 약 20건이었다고 밝혔다. 설계 작업이 시작된 지 3일 22시간 만에 에이전트들은 검증된 결과에 도달했다. 딥마인드 연구원은 11월 6일 이미 해결된 벤치마크를 샌드박스 환경에서 재현한 작업이라고 발표했다.

실험은 개인 키 복구가 아니라 RSA 디지털 서명에 관한 것이었다. 모듈러스의 인수분해 결과를 알고 있는 별도 프로그램이 예비 질의 약 40억 건에 답했다. 목표가 선정되기 전에 모의 서명 서비스 접근은 종료됐다. 이후 에이전트들은 추가 질의 없이 새 서명에 필요한 수학적 근을 계산했다. 논문들은 이번 결과가 2048비트 이상 키를 사용하는 실제 배포 암호 시스템에는 위협이 되지 않는다고 밝혔다.

연구원은 문제와 사례, 서명 서비스 접근 제한을 선택한 뒤 되돌릴 수 없는 단계에 적용되는 조건을 승인했다. 논문에 따르면 연구원은 코드를 작성하거나 작업을 시작하거나 실패 원인을 진단하지 않았다. 감독 에이전트는 설계, 자원 예산, 검증 점검을 관리했다. 실행 에이전트는 코드를 개발하고 테스트했으며 분산 작업을 시작하고 오류를 수정했다. 감독 에이전트는 선형대수 단계를 빠르게 처리하기 위해 전문 하위 에이전트를 투입했다. 에이전트들은 새로운 코드 약 3만3,500줄을 생성하고 분산 실험 336건을 수행했으며 서로에게 메시지 218건을 보냈다.

32비트 오프셋 오버플로 때문에 에이전트들의 최초 근 계산은 잘못됐다. 검증 점검에서 문제를 발견했고, 에이전트들은 예비 서명 질의를 반복하지 않고 오류를 찾아 수정했다. 따라서 사람 메시지가 적었다고 해서 사람이 과제를 선택하고 승인해야 하는 요건이 사라진 것은 아니다.

작업 논문은 완료된 계산에 사용된 CPU 연산량을 코어-년 기준 391년으로 제시했다. 같은 사례와 알고리즘을 다룬 이전 팀의 반올림한 총량은 1,380코어-년이었다. 이 수치는 측정된 CPU 사용량이 약 3.5배 감소했음을 나타낸다. 이전 학술 연구는 약 5개월 동안 진행됐다. 딥마인드 계산은 첫 대규모 체질 작업이 시작된 지 3.2일 만에 검증된 근에 도달했다. 최대 자원은 CPU 코어 약 30만 개와 GPU 16개였다. 저자들은 경과 시간이 짧아진 주된 이유로 병렬 실행을 꼽았다.

기존 알고리즘을 구현하고 실행하는 방식을 바꿔 CPU 사용량을 줄였다. CPU 코어-년 391년이라는 수치에는 예약된 GPU 시간 약 330시간이 포함되지 않았으며, 여기에는 실제로 GPU를 사용한 약 100시간이 들어간다. 예비 탐색과 리허설에 사용한 CPU 코어-년 7.5년도 총량에서 제외됐다. 두 CPU 사용량을 산출하는 데 서로 다른 하드웨어가 쓰였기 때문에 동일한 조건의 통제 비교는 불가능하다.

측정된 재현은 서명 접근이 더 제한적인 조건에서 작업 논문의 새 알고리즘을 암호학적 규모로 입증하지 않았다. 별도 논문 '팬 팩토리즈(Fan Factories)'는 추가 1024비트 목표를 처리하는 비용이 다중 수체 체보다 약 30배 적을 것으로 추산한다. 이 추산은 공유 사전 계산 비용이 일반 수체 체를 이용한 인수분해 1회에 해당한다고 가정한다. 비용 전망은 선도항 기준의 휴리스틱 추정치이며, 팬 팩토리는 아직 구현되지 않았다. 작업 논문은 주요 모델을 A와 B로만 표기하고 공개 구현 저장소 링크를 제공하지 않아 외부 비교에 제약이 있다.