Google DeepMind 智能体在已知1024位RSA基准测试中CPU使用量降低3.5倍

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谷歌DeepMind：AI智能体三天重现1024位RSA加密计算

核心要点摘要：

• 谷歌DeepMind表示，两个AI智能体在三天22小时内重现了已知的1024位RSA密码学计算过程。
• 人类研究人员仅发送约20条消息（主要为审批意见），未编写任何代码。
• AI智能体编写了约33,500行代码，并运行了336次分布式实验。
• 此次运行消耗了391个CPU核心年，而此前同一实例上的团队消耗了1,380个CPU核心年。
• 论文指出，该结果不会对使用2048位或更大密钥的RSA系统构成威胁。

工作分工与执行过程

谷歌DeepMind的一名研究人员选定了一个数学问题，设定了规则，随后主要退居幕后。根据该公司发布的工作论文，在近四天的时间里，两个AI智能体负责了编码、计算和调试工作。

在整个运行过程中，人类研究人员发送了约20条消息，其中大多数为审批意见。论文指出，该研究人员没有编写任何代码，没有启动任何任务，也没有诊断任何故障。

这项任务涉及一个与RSA数字签名相关的已知1024位密码学计算。它是对另一个团队已经解决的基准实例进行的沙盒化重现。DeepMind研究员Pushmeet Kohli于11月6日宣布了这一成果。论文声明，这些结果不会威胁到部署中使用2048位或更大RSA密钥的系统。

任务分配细节

研究人员选择了问题、具体实例以及模拟签名服务的限制条件。此外，研究人员还批准了那些不可逆步骤的条件。

系统中设有两种主要的AI角色：

• 监督智能体（Supervisor Agent）：负责跟踪设计、预算和检查。
• 执行智能体（Executor Agent）：负责编写和测试代码，启动分布式作业，并修复失败情况。

在运行期间，监督智能体还引入了一名专门的子智能体以加速线性代数中的某个步骤。在整个过程中，智能体之间交换了218条消息，并运行了336次分布式实验。智能体生成了约33,500行新代码。从设计到验证结果的整个过程耗时三天22小时。

该设置分为几个阶段。一个持有模数分解数据的独立程序回答了大约40亿次提前查询，然后在选择目标之前被撤回。随后，智能体在不进行更多提前签名查询的情况下，计算了新签名所需的数学根值。它们并未恢复私钥。

意外发现与错误修正

智能体首次计算的根值是错误的。原因是发生了32位偏移溢出。正确性检查标记了这一错误，智能体在无需重复提前签名查询的情况下发现了该错误并进行了修复。

资源消耗对比

根据论文，完成的计算使用了391个CPU核心年。此前，另一支团队在同一实例和算法上需要约1,380个核心年，这意味着CPU使用量减少了约3.5倍。

这一数据不包括约330小时的预留GPU时间（其中约100小时处于忙碌状态），以及7.5个核心年的探测和排练时间。由于两组数据来自不同的硬件，因此这种比较并非完全对等。

此前的学术研究 effort 耗时约五个月。DeepMind的运行从第一次全规模筛选作业到验证根值仅用了3.2天，峰值达到约30万个CPU核心和16个GPU。作者将大部分效率提升归功于并行处理能力。

局限性与未来展望

此次运行并未在全密码学尺寸下测试论文中提出的针对更严格签名访问的新算法。一篇名为“Fan Factories”的独立论文估计，在共享预计算后，每个额外的1024位目标的成本可降低约30倍，但目前尚未构建出所谓的“粉丝工厂”（Fan Factory）。

该工作论文仅将主要模型命名为A和B，并未链接到公共代码仓库，这限制了外部的比较评估。