לא רק באגים בקוד: איך Claude התחיל לפצח את המתמטיקה שמאחורי ההצפנות שלנו
אם חשבתם שבינה מלאכותית מיועדת רק לכתיבת מיילים, סיכום פגישות או דיבאגינג של קוד פייתון פשוט – כדאי שתחשבו מסלול מחדש. אנתרופיק (Anthropic) פרסמה לאחרונה מחקר מרעיש שמוכיח ש-Claude (ספציפית בגרסת ה-Mythos Preview המתקדמת שלה) עבר רשמית מסטטוס של "עוזר מחקר" לסטטוס של חוקר עצמאי שמסוגל לייצר תגליות מתמטיות חדשות בתחום הרגיש ביותר בעולם הטכנולוגי: קריפטוגרפיה.
זהו רגע משמעותי כי עד היום מודלי שפה היו טובים במציאת טעויות אנוש – באגים בקוד שמישהו כתב לא נכון. הפעם, המודל מצא חולשות בבסיס המתמטי עצמו של אלגוריתמי הצפנה, כאלו שחוקרים אנושיים מהשורה הראשונה לא ראו.
הפריצה של ה-AI: מ-HAWK ועד AES
במרכז המחקר עמדו שני הישגים מרכזיים שהדהימו את קהילת הסייבר:
- •החלשת HAWK: מדובר באלגוריתם חתימה דיגיטלית שנחשב למועמד מוביל בתחרות של ה-NIST (מכון התקנים האמריקאי) להצפנה פוסט-קוונטית – כזו שאמורה לעמוד בפני המחשבים העוצמתיים של העתיד. Claude הצליח למצוא סימטריה מתמטית לא ידועה במבנה ה"סריגים" (Lattices) של האלגוריתם, מה שחתך את עוצמת המפתח שלו בחצי. תוך 60 שעות בלבד, המודל מצא חולשה שחוקרים אנושיים לא גילו במשך שנתיים של בדיקות קפדניות.
- •שיפור המתקפה על AES: האלגוריתם AES הוא עמוד השדרה של אבטחת האינטרנט כיום. Claude התמקד בגרסה מופחתת של האלגוריתם (7 סבבים במקום 10) והצליח לייעל את המתקפה עליה פי 200 עד 800. הוא אפילו המציא טכניקה חדשה לגמרי שהוא כינה בשם Möbius Bridge.
חשוב להרגיע: האינטרנט לא נשבר מחר בבוקר. המתקפות הללו עדיין דורשות כוח מחשוב אדיר (במקרה של AES מדובר בנתונים לא מעשיים כרגע) והן בוצעו על גרסאות מחקר. אבל הכיוון ברור – ה-AI מתחיל "להבין" מתמטיקה ברמה שמאתגרת את המומחים הגדולים ביותר.
כשבני האדם הופכים לצוואר הבקבוק
הנתון המרתק ביותר במחקר הוא פער הזמנים. ל-Claude לקח בערך שבוע להגיע לפתרונות המתמטיים הללו, בעוד לחוקרים האנושיים באנתרופיק לקח כמעט חודש של עבודה מאומצת (מאות שעות אדם) רק כדי לאמת שהמתמטיקה של המודל נכונה ושאין לו הזיות.
במילים אחרות, אנחנו נכנסים לעידן שבו המכונה מייצרת תובנות בקצב מהיר יותר מהיכולת שלנו לצרוך ולאשר אותן. המודל פעל כמעט לבד: הוא קרא מאמרים, הריץ ניסויים, קיבל משוב מהמערכת והמשיך לנסות עד שהגיע לפריצת הדרך. החוקרים האנושיים תפקדו בעיקר כ"מנהלי פרויקט" שנתנו דחיפה מורלית כש-Claude טען ש"בלתי אפשרי לשפר את האלגוריתם".
מה זה אומר עלינו?
לפיתוח הזה יש שתי משמעויות קריטיות:
- •הגנת סייבר אקטיבית: מעכשיו, מפתחי הצפנה יוכלו להשתמש ב-AI כדי "לתקוף" את האלגוריתמים שלהם עוד לפני שהם משוחררים לעולם, מה שיחזק את ההגנות שלנו.
- •שינוי תפקיד החוקר: חוקרי אבטחה ומתמטיקאים יצטרכו להתרגל לעבודה שבה הם בעיקר מוודאים ומכוונים את ה-AI, במקום לפתור את המשוואות בעצמם מאפס.
המחקר הזה, שבוצע בשיתוף עם אוניברסיטאות מובילות כולל אוניברסיטת תל אביב ואוניברסיטת חיפה, הוא רק יריית הפתיחה. אם מודל שפה יכול לקצר שנתיים של מחקר אנושי ל-60 שעות עבודה, אנחנו עומדים בפני מהפכה אמיתית בכל מה שקשור למחקר מדעי וטכנולוגי.
רוצים להעמיק?