Jak AI i crowdsourcing złamały tajny kod Google’a

W marcu 2025 roku zespół Google Quantum AI ogłosił przełom w łamaniu szyfrów za pomocą komputerów kwantowych. Zamiast jednak ujawnić szczegóły swojej metody, badacze zastosowali technikę zero-knowledge proof – dowód, który potwierdza poprawność wyniku, nie zdradzając, jak go osiągnięto. W ciągu zaledwie trzech dni niezależne laboratorium Eigen Labs z Seattle, korzystając z crowdsourcingu i inteligentnych agentów AI, nie tylko odtworzyło te wyniki, ale je przewyższyło. To wydarzenie rzuca nowe światło na przyszłość kryptografii, tempo postępu naukowego i rolę sztucznej inteligencji w demokratyzacji badań.

Przełom Google: komputery kwantowe zagrażają dzisiejszym szyfrom

Teoretycznie maszyny kwantowe potrafią rozwiązywać problemy, które dla klasycznych komputerów są praktycznie nierozwiązywalne. To czyni je idealnym narzędziem do łamania współczesnych szyfrów. Obecna kryptografia opiera się na trudności w obliczaniu pewnych funkcji matematycznych, takich jak faktoryzacja dużych liczb – a algorytm Shora, opracowany w 1994 roku, pozwala komputerom kwantowym znacznie przyspieszyć ten proces. Choć dziś nie istnieje jeszcze żaden kwantowy procesor zdolny do praktycznego złamania zabezpieczeń, laboratoria na całym świecie ścigają się, by zbudować maszynę z odpowiednią liczbą kubitów – kwantowego odpowiednika bitów.

W marcu badacze z Google Quantum AI, pod kierownictwem Craiga Gidneya, zaprezentowali zoptymalizowaną wersję algorytmu Shora. Według ich obliczeń, do złamania 256-bitowego szyfru krzywych eliptycznych (ECC) – który zabezpiecza m.in. transakcje Bitcoin i Ethereum oraz znaczną część ruchu internetowego – wystarczy od 1200 do 1450 kubitów logicznych. W przeliczeniu na kubity fizyczne, które dziś są podatne na błędy, potrzebowalibyśmy mniej niż 500 tysięcy nadprzewodzących kubitów fizycznych. Cała operacja trwałaby od 18 do 23 minut. To aż dwudziestokrotna poprawa w stosunku do wcześniejszych szacunków z 2019 roku, które mówiły o milionie kubitów potrzebnych do złamania szyfru RSA-2048.

Zaskakująca efektywność – reakcje ekspertów

David Jao, profesor kombinatoryki i optymalizacji na Uniwersytecie Waterloo w Kanadzie, przyznaje, że wyniki go zaskoczyły. Spodziewał się postępu, ale nie aż tak znaczącego. André Schrottenloher, badacz z Inria na Uniwersytecie w Rennes, również nie brał udziału w pracach, ale potwierdza, że skala poprawy była niespodziewana. Warto jednak podkreślić: największy obecnie działający nadprzewodzący procesor – IBM Condor – ma zaledwie 1121 kubitów. Do kwantowego przełomu wciąż daleko, ale dystans gwałtownie się kurczy.

Dlaczego Google ukryło wyniki? Kontrowersje wokół zero-knowledge proof

Zamiast opublikować pełny opis metody, badacze z Google zdecydowali się na nietypowy krok – przedstawili swoje odkrycie jako zero-knowledge proof. To technika kryptograficzna pozwalająca jednej stronie udowodnić drugiej, że posiada pewną wiedzę, bez jej ujawniania. W swoim wpisie na blogu Google tłumaczyło, że decyzja zapadła po konsultacjach z rządem USA, obawiającym się potencjalnych zagrożeń dla bezpieczeństwa narodowego.

Większość ekspertów sceptycznie podeszła do tego rozwiązania. Steven Galbraith, profesor matematyki na Uniwersytecie w Auckland, uznał użycie zero-knowledge proof za „ciekawy chwyt”, ale podkreślił, że kwantowe komputery zdolne do łamania szyfrów wciąż są odległą przyszłością. David Jao poszedł dalej, nazywając całe przedsięwzięcie „bezużytecznym i daremnym”. Jego zdaniem celem badań akademickich nie jest jedynie odpowiadanie na pytania, ale dzielenie się wiedzą w sposób, który umożliwia innym zrozumienie i rozwijanie rezultatów. Zero-knowledge proof tego nie zapewnia.

„Zero-knowledge proofs for academic research are both useless and futile. A zero-knowledge proof does not convey or communicate understanding.”

David Jao, University of Waterloo

Crowdsourcing z AI: jak Eigen Labs pobiło Google

W Eigen Labs, małym startupie z Seattle, 22-letni inżynier Gautham Anant uczestniczył w kursie wprowadzającym do obliczeń kwantowych na Uniwersytecie Waszyngtońskim. Postanowił sprawdzić, czy uda mu się odtworzyć wyniki Google. Razem z innym młodym inżynierem, Gajeshem Naikiem, przeanalizował maszynę wirtualną, którą Google zbudował do weryfikacji swojego dowodu. Na tej podstawie stworzył oprogramowanie do testowania dowolnych obwodów kwantowych pod kątem liczby wymaganych kubitów i bramek potrzebnych do złamania 256-bitowego ECC.

Następnie Anant uruchomił inteligentne agenty AI, które przeszukiwały literaturę naukową, automatycznie projektowały obwody kwantowe i optymalizowały je. Samodzielnie Eigen Labs nie zdołało jednak stworzyć układu równie wydajnego jak Google. Dlatego 1 czerwca zespół udostępnił publiczne repozytorium, do którego każdy mógł podłączyć swojego agenta AI, a agenci mogli wymieniać się między sobą notatkami i wynikami.

Wyniki w trzy dni

W ciagu ośmiu godzin crowdsourcingu udało się wyrównać wyniki Google. Po około 72 godzinach otwarta sieć przewyższyła oryginalne osiągnięcie – aż o 47,5% pod względem wydajności obwodu. Anant przyznaje, że absolutnie nie spodziewał się pobicia Google. Sam Jaques, adiunkt na Uniwersytecie Waterloo, zauważa, że agenty AI doskonale radzą sobie z mikrooptymalizacją – w obwodach kwantowych istnieje wiele miejsc, gdzie można poprawić efektywność, a człowiek często ich nie dostrzega.

Niezależnie od Eigen Labs, w tym samym czasie André Schrottenloher opublikował własne wyniki, które również dorównywały osiągnięciom Google. Powołując się na te same prace naukowe, które prawdopodobnie wykorzystał zespół Gidneya, Schrottenloher stwierdził, że replikacja była kwestią czasu – kryptografia i algorytmy są dziedziną napędzaną ciekawością, a praca Google wywołała ogromne zainteresowanie.

„To pace at which science can work with an open network – results built on others’ research in minutes instead of months.”

Sreeram Kannan, founder of Eigen Labs

Założyciel Eigen Labs, Sreeram Kannan, podkreśla, że agenty uczestniczące w otwartej sieci najprawdopodobniej dostrzegły pracę Schrottenlohera i wykorzystały ją do dalszej optymalizacji. To dowód, że w otwartej nauce wyniki powstają w minutach, a nie miesiącach.

Konsekwencje dla bezpieczeństwa cyfrowego: migracja do PQC musi przyspieszyć

Eksperci są zgodni – najnowsze odkrycia nie oznaczają, że komputery kwantowe zdolne do łamania szyfrów pojawią się jutro. Ale radykalnie obniżają próg, od którego stają się one realnym zagrożeniem. Dustin Moody, matematyk z amerykańskiego Narodowego Instytutu Standardów i Technologii (NIST), podkreśla, że konieczność przejścia na kryptografię postkwantową (PQC) istniała jeszcze przed tymi wynikami. Nowe dane jedynie wzmacniają argumentację – organizacje powinny przyspieszyć migrację, zwłaszcza że rząd USA wymaga przejścia na PQC dla kluczowych systemów do końca 2030 roku.

Co ciekawe, same zero-knowledge proof – choć miały chronić tajemnicę – zostały uznane przez Craiga Gidneya za nieskuteczną strategię na przyszłość. W swoim poście na blogu przyznał, że korzyści z ich stosowania są znikome, a kosztów wiele. „Powinniśmy po prostu publikować otwarcie” – napisał. David Jao dodaje, że w badaniach niemal nigdy jedna grupa nie jest tak daleko przed wszystkimi innymi, by utrzymać nowe wyniki w tajemnicy na długo. Konkurencja jest zbyt silna, a środowisko badawcze – zbyt prężne.

Eigen Labs nie zamierza poprzestać na kryptografii kwantowej. Kannan zdradza, że już nawiązali współpracę z naukowcami z dziedzin materiałoznawstwa i biologii. Jego wizja to otwarta, agentowa nauka, w której ludzie i AI współpracują, by rozwiązywać najbardziej złożone problemy. Widzi dwie ścieżki: jedną, w której giganty takie jak OpenAI czy Anthropic prowadzą całe badania, a reszta jedynie konsumuje wyniki – i drugą, w której każdy może aktywnie uczestniczyć, kształtować postęp swoimi pomysłami i umiejętnościami. „Ta pierwsza brzmi dla mnie katastrofalnie. Wszyscy chcemy zachować indywidualną sprawczość” – mówi.

Podsumowując: marzec 2025 roku może przejść do historii jako moment, w którym otwarta nauka z AI pokazała swoją przewagę nad tajnymi laboratoriami. Nie tylko odtworzono, ale i przebito wyniki jednego z największych zespołów badawczych na świecie – w ciągu kilku dni. Dla kryptografii to sygnał alarmowy. Dla nauki – dowód, że demokratyzacja badań z pomocą sztucznej inteligencji to nie tylko możliwość, ale i konieczność.

Źródło

Może Cię zainteresować