Claude sam projektuje układy kwantowe i rozwikłuje zagadkę krzywych NIST
Anthropic opublikował szesnastego października dwa materiały, które razem pokazują coś, czego w tym wątku jeszcze nie było w takiej skali: model nie odpowiada na pytania o badania, lecz sam je prowadzi i sam sprawdza ich wyniki. Pierwszy dotyczy projektowania układów kwantowych. Firma dała modelowi Claude Mythos 5 opisy ośmiu układów w zwykłym języku, z zakresu chemii, optymalizacji, symulacji fizycznych i teorii liczb, a do tego automatyczny ewaluator, który sprawdza poprawność i ocenia projekt według liczby kubitów pomnożonej przez liczbę bramek. Model pracował w zamkniętej pętli, bez udziału człowieka między kolejnymi rundami, i według firmy znalazł konstrukcje lepsze od najlepszych dotąd opublikowanych. Największą redukcję bramek uzyskał przy dodawaniu punktów na krzywej eliptycznej, czyli w operacji leżącej u podstaw algorytmów podważających dziś powszechnie stosowaną kryptografię klucza publicznego: jego konstrukcja używa o dwanaście procent więcej kubitów niż najmniejszy znany projekt, ale aż siedemnastokrotnie mniej bramek. Osobno przebudował dekoder kodów Reeda–Solomona używany w algorytmie zwanym dekodowaną interferometrią kwantową, tak że jest on około dwunastokrotnie tańszy bramkowo od konstrukcji Google Quantum AI. Przy tym drugim zadaniu model napisał własny symulator i wykonał czterysta trzy miliony próbnych dekodowań, by ustalić, że w typowym przypadku wystarczy dziewiętnaście kubitów pamięci, a nie sześćset sześćdziesiąt pięć, i że projekt zawodzi raz na dziesięć tysięcy uruchomień.
Najciekawsza jest metoda, bo pokazuje, gdzie modele są dziś naprawdę użyteczne. Przy najtrudniejszym zadaniu, odwracaniu modularnym w algorytmie divsteps, model pracował pięćdziesiąt trzy godziny bez ingerencji człowieka, wyprowadził nowe tożsamości algebraiczne, zaprojektował formułę odzyskiwania historii rozgałęzień i formalnie udowodnił kluczowe twierdzenie w języku Lean, czyli w asystencie dowodowym sprawdzającym każdy krok. Wynik ten trzeba jednak osadzić w kontekście, którego sam nie tworzy. Zadania wybrali ludzie, oni zdefiniowali poprawność, zbudowali ewaluatory i podali funkcję kosztu; przy części zadań musieli też podpowiadać modelowi, żeby szukał śmielej, bo sam z siebie jest konserwatywny i wolał sprawdzone podejścia od nowych. Lean potwierdził jedno z twierdzeń, pozostałe opierają się na testach i symulacjach, a praca opisuje projekty i szacunki zasobów, nie zaś uruchomienie na rzeczywistym, odpornym na błędy komputerze kwantowym. Badanie prowadził Andi Gu w ramach programu stypendialnego Anthropic, z opieką Aleka Kemenego, we współpracy z Susanne Yelin i Mikhailem Lukinem z Harvardu, przy czym Lukin jest związany także z firmą QuEra. Wartość praktyczna jest mimo to konkretna: to samo, co zmusiło model do pracy w pętli, czyli sprawdzalność, pozwala twierdzić, że wynik jest prawdziwy, a nie tylko dobrze brzmiący.
Drugi materiał jest jeszcze bardziej zaskakujący, bo dotyczy pytania, które środowisko kryptograficzne uznawało za otwarte od ćwierćwiecza. Chodzi o pochodzenie tak zwanych ziaren, z których wyznacza się parametry pięciu standardowych krzywych eliptycznych NIST, w tym tej najpowszechniej używanej, P-256. Ziarna podała agencja NSA w latach dziewięćdziesiątych, bez wyjaśnienia, co latami budziło podejrzenie o celowe tylne wejście. Jak opisuje Anthropic, pracownik firmy zapytał wewnętrzny model badawczy, czy potrafi ustalić, jak ziarna powstały, nie wskazując mu żadnej podpowiedzi. W niecałe pół godziny model odkrył, że nie są to wyniki żadnej funkcji skrótu, lecz ciągi wygenerowane przez starą funkcję losującą z biblioteki języka C, uruchomioną na znaczniku czasu Uniksa; daty odpowiadają okresowi od maja tysiąc dziewięćset dziewięćdziesiątego siódmego do kwietnia tysiąc dziewięćset dziewięćdziesiątego ósmego roku. Model odzyskał też metodą kratową wewnętrzny stan generatora, a osobno ustalił pochodzenie punktów bazowych sześciu krzywych. Znaczenie jest odwrotne do sensacji: to nie złamanie ani słabość, lecz dowód, że parametry wybrano w prosty, odtwarzalny sposób, co czyni celowe osłabienie krzywych dużo mniej prawdopodobnym. Nagroda za znalezienie ziaren, trzydzieści sześć tysięcy osiemset sześćdziesiąt cztery dolary, trafia do fundacji Internet Security Research Group. Trzeba dodać, że nie wszystko udało się wyjaśnić: jedno z ziaren oraz punkty bazowe czterech krzywych pozostają niewyjaśnione.