著者：a16z crypto
翻訳：深潮 TechFlow
深潮ガイド：OpenAI の最新数学モデルの成果が業界にパニックを引き起こし、AI が私たちの生存を支える暗号体系を破壊するのではないかと懸念する人々が現れ始めた。本記事では、スタンフォード大学の暗号学教授と a16z crypto の研究チームを招き、何が事実で何が憶測なのかを整理し、AI が本当にもたらし得る機会を指摘する。暗号学のインフラに依存するすべての実務者にとって一読の価値がある。
OpenAI の数学の成果が業界関係者の警告を引き起こし、AI が私たちの生存を支える暗号学を解読するのではないかという懸念が広がった後、私たちはスタンフォード大学の暗号学者と a16z crypto の専門家を招き、何が事実で何が推測なのか、何を心配すべきで何を心配する必要がないのかを語ってもらった。
Dan Boneh、スタンフォード大学教授。応用暗号学グループを主宰し、コンピュータセキュリティ研究所を共同統括。a16z crypto 特別研究顧問も務める
Eddy Lazzarin、a16z crypto ゼネラルパートナー
Justin Thaler、a16z crypto リサーチパートナー、ジョージタウン大学コンピュータサイエンス准教授
Liz Harkavy、a16z crypto 投資パートナー
Sonal Chokshi、a16z crypto 編集長
また、6つの核心的な結論：
1. AI の数学の進歩は暗号学の核心問題に触れていない
最近発表された成果は数学とコンピュータサイエンスの分野で目覚ましい進歩を示したが、その中に暗号学に関する成果は含まれていない。
「これは数学とコンピュータサイエンスの分野における素晴らしい進歩ですが、ここには暗号学に関する問題は一切ありません。……では、これはこれらのモデルが暗号学において本当に劣っていることを意味するのか、と思うかもしれません。私たちにはわかりません。」Dan Boneh、03:00
「楕円曲線が以前より脆弱になったとは知らされていません。特定の暗号学的仮定の安全性が以前より低下したとも知らされていません。」Eddy Lazzarin、15:19
2. AI がどれほど賢くなっても、存在しないアルゴリズムは見つけられない
現代暗号学の大部分は、ある種の数学問題には効率的な解法が存在しないという仮定の上に成り立っている。能力がますます高まる AI にとっても、この点は同様に当てはまる可能性がある。
「私たちは、これらの問題には効率的なアルゴリズムが存在しないと広く信じています。存在するかもしれないが人間が十分賢くないから見つけられない、と言っているのではありません。根本的に存在しないと考えているのです。存在しないのであれば、AI がどれほど賢くても関係ありません。存在しないアルゴリズムを見つけることはできないのです。」Justin Thaler、16:12
「私たちはある種の問題が困難であると仮定しなければなりません。これらの問題が困難であることを証明できない理由は、コンピュータサイエンスにおける有名な未解決問題、すなわち P 対 NP 問題に関係しています。ある意味で、私たちはまずこの問題を解決しなければ、特定の暗号学の問題が本当に、本当に困難であることを真に論証できないのです。……今週発表されたどの問題も、P 対 NP 問題の解決には遠く及びません。私たちは暗号学において依然として仮定を立て続ける必要があるのです。そうでしょう？」Dan Boneh、06:00
3. AI は数年に及ぶ暗号学の審査時間を圧縮できる
暗号学の解読を試みること自体が、研究者が信頼を築く方法の一つである。持続的で真剣な攻撃に耐えた設計だけが信頼を勝ち取る。AI はこの審査が行われる速度を変える可能性がある。
「かつては、誰かが仮定を提唱し、それに基づいてシステムを構築したとき、私たちはそのシステムを展開するまでに10年ほど待つことが多かったのです。信頼を築き、人々にその仮定を分析する十分な時間を与えるためです。……しかし今、突然、私たちはこれらのモデルを使ってこのプロセスを大幅に加速できるようになりました。……今ではモデルを1か月間走らせて、それを解読しようと試みることができます。モデルが解読できなければ、その仮定が有効であるという私たちの信頼は大幅に高まるのです。」Dan Boneh、12:10
4. 量子への備えは一部の AI リスクに対して先手の優位性をもたらす
最近の懸念は AI をめぐるものだが、その一部のシステムはすでに量子コンピューティングの脅威を理由に移行作業の対象となっていた。この重なりには限界がある。
「量子の脅威への懸念から、人々はすでに楕円曲線暗号を、まもなく脆弱になる可能性があるものとして見なし始めています。したがって、これらまったく同じ懸念に対して、私たちは実際に、必要となる多くの緩和策にすでに関与し、準備し、展開してきました。ただし、もともとは別の脅威を対象としたものでした。」Eddy Lazzarin、20:52
「AI の脅威はある意味でより広範です。なぜなら、AI は実際に私たちのポスト量子システムをも精査し、何らかの方法でそれらを弱体化させ、場合によっては完全に解読する可能性さえあるからです。」Dan Boneh、22:08
5. 暗号学的俊敏性により、弱点が現れたときにシステムは適応できる
暗号学的俊敏性とは、証拠や要件が変化したときにシステムがその暗号学的手法を交換できる能力を指す。これにより、エンジニアは事前に予見できない発見に対処する能力を得る。
「私たちが展開するシステムは、使用している設計が安全でないと証明された場合に、ある設計から別の設計へ迅速に切り替えることができます。暗号学的俊敏性は、ある意味で、予期せぬ事態に対する私たちの防御の味方なのです。」Dan Boneh、22:47
Dan は、インターネット接続がすでに異なる暗号学的手法を組み合わせて使用していると指摘する：
「それらは実際にすでに俊敏な暗号学を使用しています。楕円曲線と格子を同時に使って暗号化しているのです。楕円曲線を解読しても問題ありません。なぜなら、格子ベースのシステムでも暗号化されているからです。」Dan Boneh、38:40
6. 目の前の機会：ソフトウェア公開前により多くの欠陥を発見する
ビルダーにとって、最も明確な機会の一つは、開発プロセスにより多くのセキュリティテストを導入することである。
複雑な暗号学システムについて議論する中で、Justin は次のように指摘する：
「脆弱性の表面積は非常に大きくなっています。ええ、私は非常に楽観的です。人々を暗号学についてパニックにさせるこれらの AI ツールは、同じように私たちがすべての脆弱性を除去するのを助けてくれるでしょう。これは非常に困難な問題です。」Justin Thaler、28:56
「システムが展開された後は多くの暗号学者の注目を集めますが、その時点で暗号システムを攻撃するのは実際にはもう遅すぎます。しかし今では、私たちがこれらの AI モデルを掌握しているため、新しい暗号学能力を展開するあらゆるスタートアップ、さらにはあらゆるソフトウェアを展開するあらゆる企業が、これらのモデルにその暗号学とソフトウェア全体の脆弱性を分析させることができるのです。」Dan Boneh、35:05
「脆弱性は除去できます。設計によって回避でき、緩和できます。そして、それらを緩和するために私たちが使う主要なリソースである AI 能力は、数か月ごとに大幅に価格が下がっています。」Eddy Lazzarin、37:10
引用内容は明確さのために若干編集されています。省略記号は削除された段落を示します。
