DeepMindは、2つのAIエージェントが約391CPUコア年の計算資源で、4日未満で既知の1024ビットRSAデジタル署名ベンチマークを再現したと発表した。この取り組みは2026年11月10日に公開された作業ペーパーで報告され、エージェントがコーディング、スケール実行、デバッグを担当し、人間オペレーターは重要なステップの承認のみを行った。

プロセスと人間の監視

CryptoSlateによると、ワークフローは設計・予算・安全チェックを管理するスーパーバイザーエージェントと、コード作成・テスト・分散ジョブの起動・障害復旧を行うエグゼキューターエージェントに分かれていた。線形代数のサブタスクを高速化するために、専門のサブエージェントも呼び出された。人間オペレーターは問題インスタンスの選択、シミュレートされた署名サービスの制限設定、不可逆的な操作の承認を行い、全体で約20件の人間メッセージがやり取りされた。

計算効率と規模

エージェントは336件の分散実験を実施し、約33,500行の新規コードを生成、内部メッセージは218件交換された。ピーク時には約300,000CPUコアと16GPUが使用されたが、GPU使用量と予備的なプローブは報告された391CPUコア年には含まれていない。以前の学術的取り組みが約5か月と1,380コア年を要したのに対し、DeepMindの実行はCPU消費を約3.5倍削減した。これはアルゴリズムの突破ではなく、実装と実行の最適化によるものだ。

暗号への影響

このテストは既知のRSAルートを再現しただけで、秘密鍵を復元したわけでもなく、関連論文で提示された新しい理論アルゴリズムも実証されていない。著者らは、結果が2048ビット以上の鍵を使用する実世界のRSA展開を脅かすものではないと強調している。ベンチマークでは、シミュレートされた署名サービスが約40億件の事前クエリに応答した後にサービスが停止され、その後エージェントは追加クエリなしで目標ルートを計算した。

次に注目すべき点

今後はエージェントの能力をより大きな鍵サイズへ拡張し、AI駆動の暗号解析が実際のセキュリティに与える影響を評価することに焦点が当てられる。報告されたCPU削減が同等のハードウェアで再現可能か、またこの手法が他の暗号課題に適用できるかも注視されるだろう。