濃紺の背景に金色の同心円が幾重にも広がる、暗号の解読を思わせる抽象的なリング模様

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GPT-6 AstraとClaude Opus 5が未解読暗号を解読——チューリングの「もう一つの試験」にAIが挑む

OpenAIのGPT-6 AstraとAnthropicのClaude Opus 5が、第二次世界大戦中の未解読エニグマ暗号を解読したとTechCrunchが報じました。暗号研究者による検証の経緯を紹介します。

コンピュータの父として知られるアラン・チューリングは、人工知能と人間の知能を区別できるかを問う「チューリングテスト」の考案者として広く知られていますが、彼が生涯で直面したもう一つの重要な試験は、第二次世界大戦中にナチス・ドイツが使用したエニグマ暗号の解読でした。TechCrunchによれば、2人の暗号研究者がOpenAIとAnthropicのLLMを使い、長年未解読のままだったエニグマの暗号文2通を解読したと報告しています。

数少ない未解読メッセージが今も残る理由

チューリングと彼の研究チームは、戦時中にイギリスがエニグマの通信文を解読するために「ボンベ」と呼ばれる初期のコンピュータを開発しました。しかしアーカイブに残る一部のメッセージは、当時の転写ミスや暗号化担当者の誤りなどが原因で、今なお解読されないままになっています。長年にわたり暗号研究者コミュニティの間で挑戦が続けられてきたものの、手作業での解読には限界があり、残された謎として扱われてきました。

古い書式のフォームに手書きの数字と暗号文が並ぶ、エニグマ通信記録用紙のスキャン画像 画像引用元: TechCrunch

エニグマ暗号とAI研究の奇妙な接点

エニグマ暗号の解読は、これまでも計算機科学の歴史における象徴的な出来事として語られてきました。チューリングらが手作業と初期のコンピュータを組み合わせて成し遂げた解読作業が、現代の汎用AIモデルによって再現されつつあるという構図は、当時の暗号解読者たちが積み重ねた地道な推論プロセス、すなわち文脈からの手がかり収集や仮説の検証、粘り強い試行錯誤といった作業を、LLMがどこまで模倣できるのかを試す格好の題材になっているといえます。今回の事例は研究目的の実験というより、個人の開発者や研究者が趣味的に取り組んだ結果である点も特徴的です。

開発者がGPT-6 Astraに解読を依頼

開発者のカーター・レフェン氏は、OpenAIの最新モデル「GPT-6 Astra」に対し、未解読のエニグマメッセージのデータベースを探して解読するよう指示しただけだったといいます。モデルは自ら文献調査を行い、文脈から手がかりを見つけ出し、エニグマ暗号機のシミュレーターを構築したうえで、2005年から研究者たちを悩ませ続けてきたメッセージの平文を復元することに成功しました。レフェン氏はさらにGPT-6 Astraを使い、この解読プロセス全体を解説するインタラクティブなウェブサイトまで作成しています。暗号研究の記録とデータベースを運営する退職電気技師のフローデ・ヴァイエルード氏は、このレフェン氏の解読結果を検証し、「畏怖の念を抱いた」と評しました。

Claude Opus 5も別の未解読メッセージを解読

同じ週の9月21日には、別の暗号研究者ジャック・ウィリス氏が、Anthropicの「Claude Opus 5」を使って別の未解読メッセージを解読したとヴァイエルード氏に報告しています。ウィリス氏はGPT-6 Astraの事例よりも多くの手がかりをモデルに与え、最終的に特定の将校の署名として知られるパターンを手がかりに、メッセージの解読にこぎつけたとされています。ヴァイエルード氏によると、現時点で未解読のまま残っているエニグマメッセージはわずか7通、加えて平文はすでに判明しているものの暗号自体が未解読の状態にあるメッセージが1通あるとのことです。

研究者も驚く調査プロセスの謎

興味深いのは、GPT-6 Astraのログに、ヴァイエルード氏が管理するデータベースには含まれていない「非公開コレクション」の資料についての言及が残されていた点です。ヴァイエルード氏自身も、モデルが実際にその資料へアクセスしたのかどうかは確信が持てないとしながらも、別の研究者がオンラインのどこかで共有していた可能性や、ドイツ政府の公開アーカイブにモデルがたどり着いた可能性を挙げています。同氏は「GPT-6 Astraは非常にプロフェッショナルな暗号研究者兼アーカイブ調査員のように振る舞っている。2日間で成し遂げたことは、人間の研究者であれば数週間から数か月かかるだろう。私自身、GPT-6 Astraが参照しているブンデスアーカイブの資料を調べるのに数週間を費やした」と述べています。

AIエージェントが自律的に文献調査からシミュレーター構築、解読までをこなした今回の事例は、単なる計算能力の高さだけでなく、地道な調査を粘り強く続ける能力の高さを示すものといえそうです。残る未解読メッセージはあとわずかであり、AIモデルによる解読の試みが今後も続けば、チューリングの時代から積み残されてきた歴史の空白が、遠からず埋まっていくかもしれません。