GPT-6 Astra odszyfrowała depesze z 1918 roku. Klucz był znany

"Klucze szyfrowania były doskonale znane - problem z depeszami leżał zupełnie gdzie indziej". To zdanie z opisu sprawy mówi więcej niż jakikolwiek nagłówek o "AI, które złamało kod wroga". Bo nikt tu nic nie złamał. GPT-6 Astra, model OpenAI, odczytała dwa niemieckie meldunki radiowe z 1918 roku, które przez 108 lat opierały się każdemu, kto próbował je rozgryźć. Sposób, w jaki to zrobiła, jest ciekawszy niż sam wynik - i mówi więcej o ludzkich nawykach myślowych niż o możliwościach AI.

Oba dokumenty znajdowały się na liście "50 najważniejszych nieodczytanych szyfrogramów" prowadzonej przez Klausa Schmeha, znanego kryptologa zajmującego się historycznymi szyframi. Na warsztat wziął je programista działający pod nickiem prinz, który skorzystał z modelu OpenAI zamiast kolejnej rundy ręcznej kryptoanalizy.

Dwa radiogramy, które przetrwały sto lat kryptologów

Pierwszy z meldunków nadano 27 listopada 1918 roku, tuż po zakończeniu I wojny światowej. Zaszyfrowano go metodą ADFGVX - niemieckim szyfrem polowym wprowadzonym w czerwcu 1918 roku. Litery i cyfry zamieniano w nim na pary symboli ze zbioru A, D, F, G, V, X, a potem całość mieszano transpozycją kolumnową według słowa-klucza. Żeby odczytać taki meldunek, trzeba odgadnąć jednocześnie tabelę podstawień i klucz przestawienia.

To nie jest egzotyczna łamigłówka bez precedensu. Setki meldunków zaszyfrowanych ADFGVX już odczytano - między innymi zrobił to George Lasry, jeden z bardziej znanych kryptologów zajmujących się historycznymi szyframi. Problem w tym, że kilkanaście depesz konsekwentnie się opierało. Dwie z nich trafiły teraz do Astry.

AI nie złamała szyfru - sprawdziła to, czego nikt nie sprawdził

Tu wchodzimy w sedno sprawy, bo to jest dokładnie ten moment, w którym media napisały "AI złamało kod", a rzeczywistość wygląda inaczej. Astra posłużyła się słowem TRUPPENVERSCHIEBUNG ("przemieszczenie wojsk") jako kluczem transpozycji. To słowo nie było żadną tajemnicą - figurowało jawnie na stronach 214-215 monografii J. Rivesa Childsa o niemieckich szyfrach wojskowych z lat 1914-1918. Każdy badacz mógł je znać. I znał.

Problem polegał na czymś zupełnie innym: przyjmowano, że ten konkretny klucz zaczął obowiązywać dopiero 9 grudnia 1918 roku. Meldunek nadano 27 listopada - czyli, zgodnie z ustaloną chronologią, prawie dwa tygodnie za wcześnie. Badacze najprawdopodobniej odrzucali ten klucz bez testowania, bo "przecież wtedy jeszcze nie obowiązywał". Astra po prostu sprawdziła hipotezę, którą ludzie uznali za nieopłacalną do sprawdzenia - że radiotelegrafista mógł użyć klucza wcześniej, niż zakładano.

Wynik brzmiał: "EIN ENGLISCHER KREUZER EINLIEG X SEWASTOPOL X S4STEN X EIN GESCHWADER DER X ALLIIERTEN FOLGT 26STEN X" - informacja o wejściu angielskiego krążownika do Sewastopola 24-tego (jedna cyfra była nieczytelna) i o nadciągającej 26-tego eskadrze aliantów.

Astra na tym nie skończyła. Sama zweryfikowała odczytaną treść, porównując ją z dziennikami okrętowymi Royal Navy. Te potwierdzają, że HMS Canterbury wszedł do Sewastopola 24 listopada 1918 roku, a eskadra aliancka dotarła dzień później. Daty się zgadzają. Model podobnie działał zresztą w innym kontekście, o czym pisaliśmy przy okazji tego, jak GPT-6 Astra radzi sobie z zadaniami wymagającymi weryfikacji faktów - konsekwentnie sprawdza własne wyniki, zamiast po prostu je zwracać.

Drugi meldunek: brakujące 20 znaków w szyfrze przestawieniowym

Druga depesza, oznaczona jako RICHI-240, miała inny problem - bardziej techniczny i dużo bardziej upierdliwy. Sygnatura wskazywała na 240 znaków, ale zachowana treść zawierała tylko 220. Dwadzieścia znaków po prostu zniknęło.

W przypadku szyfru przestawieniowego to prawdziwy koszmar. Kolejność znaków jest przecież i tak zmieszana kluczem transpozycji - więc jeśli nie wiesz, gdzie dokładnie w oryginalnym tekście brakuje fragmentu, wstawienie go w złym miejscu daje kompletnie śmieciowy wynik. Nie ma tu miejsca na "prawie dobrze". Albo trafisz idealnie, albo dostajesz bełkot.

Astra rozwiązała to metodą, którą można streścić w trzech krokach:

• Testowała różne warianty wstawienia brakujących znaków w kolejnych pozycjach tekstu
• Oceniała każdy wynik pod kątem wzorców typowych dla języka niemieckiego (rozkład liter, sensowne fragmenty słów)
• Kontynuowała ten proces aż do momentu, gdy któryś wariant dał spójny, czytelny tekst

To rodzaj pracy, którą teoretycznie mógłby wykonać człowiek - ale wymagałaby ona dziesiątek, może setek prób i cierpliwej oceny każdego wyniku pod kątem językowej wiarygodności. Dokładnie ten typ zadania, w którym model radzi sobie z uporczywym przeszukiwaniem przestrzeni możliwości lepiej niż człowiek, który po dwudziestej nieudanej próbie zaczyna tracić koncentrację.

Co to właściwie mówi o AI, a co o ludziach

Tu leży sedno całej historii i dlatego ten news jest ciekawszy niż standardowe "AI pobiło rekord". Astra nie znalazła nowej metody kryptoanalizy. Nie wymyśliła niczego, czego nie znali eksperci od szyfrów historycznych. Zrobiła coś dużo prostszego: sprawdziła założenie, które ludzie uznali za oczywiste i dlatego nigdy go nie zakwestionowali.

To bardzo ludzki błąd - nie techniczny, tylko poznawczy. Badacze mieli ustaloną datę wejścia w życie klucza TRUPPENVERSCHIEBUNG i traktowali ją jako twardą granicę, a nie przybliżenie. Model, który nie ma "przyzwyczajeń badawczych" ani respektu dla ustalonej chronologii, po prostu przetestował wariant, który człowiek odrzuciłby z automatu jako "niemożliwy". Ta cecha - brak intelektualnego lenistwa przy przeszukiwaniu oczywistych, ale odrzuconych wcześniej opcji - pojawia się już w innych zastosowaniach tego modelu, o czym pisaliśmy przy okazji testów Astry w zadaniach wymagających uporczywego przeszukiwania możliwości.

Jeśli na co dzień pracujesz z danymi, dokumentami czy analizą tekstu, płynie z tego konkretna lekcja: model jest wart tyle, ile jesteś w stanie mu zlecić bez z góry narzuconych ograniczeń. Jeśli powiesz AI "sprawdź to, ale pomiń wariant X, bo wiadomo, że to niemożliwe" - właśnie odebrałeś jej szansę na znalezienie tego, czego szukałeś. Ci sami badacze, którzy przez sto lat mieli dostęp do tego samego klucza i tej samej depeszy, po prostu nie sprawdzili jednej, konkretnej hipotezy, bo uznali ją za odrzuconą z góry.

Zdolność Astry do samodzielnej weryfikacji wyników - sprawdzenie odczytanej treści w dziennikach okrętowych Royal Navy - to nie przypadek, tylko cecha, którą OpenAI konsekwentnie rozwija w kolejnych zastosowaniach modelu, od analiz finansowych po generowanie wykresów. Model, który sam sprawdza swoje wnioski zamiast czekać, aż zrobi to człowiek, to zupełnie inna kategoria narzędzia niż zwykły generator tekstu.

Najczęstsze pytania

Czy AI naprawdę złamało niemiecki szyfr wojskowy?

Nie w sensie technicznym. Klucz szyfrowania ADFGVX (słowo TRUPPENVERSCHIEBUNG) był znany kryptologom od dawna, opisany w monografii z lat 20. XX wieku. Problem polegał na tym, że badacze zakładali błędną datę jego wejścia w życie i nigdy nie przetestowali go dla wcześniejszych meldunków.

Dlaczego ludzie nie odczytali tych depesz przez 108 lat?

Bo odrzucali z góry hipotezę, która okazała się prawdziwa - że klucz TRUPPENVERSCHIEBUNG mógł zostać użyty wcześniej, niż wskazywała przyjęta chronologia. To błąd założenia, nie brak wiedzy czy narzędzi.

Co odkryto w treści odszyfrowanych meldunków?

Pierwszy meldunek z 27 listopada 1918 roku zawierał informację o wejściu angielskiego krążownika do Sewastopola oraz o nadciągającej eskadrze aliantów. Treść potwierdzono w dziennikach okrętowych Royal Navy - HMS Canterbury faktycznie wszedł do portu 24 listopada 1918 roku.

Na czym polegał problem z drugim meldunkiem?

Depesza oznaczona jako RICHI-240 powinna liczyć 240 znaków, a zachowało się tylko 220 - brakowało 20 znaków. W szyfrze przestawieniowym wstawienie ich w złym miejscu psuje cały wynik, więc model musiał testować kolejne warianty, aż uzyskał tekst zgodny z regułami języka niemieckiego.

Kto zajął się analizą tych historycznych szyfrogramów?

Oba meldunki znajdowały się na liście najważniejszych nieodczytanych szyfrogramów prowadzonej przez kryptologa Klausa Schmeha. Do ich analizy z użyciem modelu GPT-6 Astra przystąpił programista działający pod nickiem prinz.