โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

Google DeepMind ใช้เอเจนต์ AI ตรวจสอบโค้ดเครื่องหลักของ Signal

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Google DeepMind เปิดตัว AlphaProof Code เมื่อวันที่ 10 พฤศจิกายน 2026 โดยใช้ทีมเอเจนต์ AI สร้างบทพิสูจน์ Lean ที่ตรวจสอบด้วยเครื่องได้ สำหรับคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่ระบุไว้ของโค้ด libsignal ที่คอมไพล์แล้วของ Signal ทีมนักวิจัย 5 คนทำงานพิสูจน์เสร็จภายใน 4 สัปดาห์ และเผยแพร่ข้อกำหนดกับชุดข้อมูลประกอบการตรวจสอบเพื่อให้บุคคลภายนอกทบทวน

งานนี้ก้าวพ้นจากแบบจำลองนามธรรมของการออกแบบโปรโตคอลของ Signal ไปสู่การนำไปใช้งานในรูปแบบที่คอมไพล์แล้ว นักวิจัยห่อหุ้ม crates ของ libsignal v0.105.4 และ SPQR v1.6.0 ที่ไม่ได้ดัดแปลงไว้ในโปรแกรมบรรทัดคำสั่งขนาดเล็ก จากนั้นใช้ rustc รุ่นมาตรฐานสร้างไฟล์ปฏิบัติการ Linux สำหรับ AArch64 ที่ลิงก์แบบสแตติก บทความวิชาการระบุว่า ผลงานนี้เป็นบทพิสูจน์ความปลอดภัยระดับโปรโตคอลชุดแรกสำหรับโค้ดที่ไม่ได้ดัดแปลงของการนำโปรโตคอลเข้ารหัสไปใช้งาน ซึ่งมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย

AlphaProof Code แบ่งงานกันอย่างไร

นักวิจัย 5 คนใช้เวลา 4 สัปดาห์ทำงานพิสูจน์ โดยให้เอเจนต์ทำงานอย่างต่อเนื่องบนเวิร์กสเตชันของตน พร้อมดำเนินการพิสูจน์ทั้งแบบเชิงสัญลักษณ์และเชิงคำนวณควบคู่กัน บทความรายงานว่าเอเจนต์สร้างโค้ดบทพิสูจน์ Lean ที่ตรวจสอบด้วยเครื่องได้ประมาณ 6.5 ล้านบรรทัด โดยอาศัยข้อกำหนดที่ผ่านการรับรองความน่าเชื่อถือและความหมายของ AArch64 รวมกันราว 26,000 บรรทัด

มนุษย์เป็นผู้เลือกคุณสมบัติ จัดการความกำกวมและการแลกเปลี่ยนระหว่างความปลอดภัยกับปัจจัยอื่น ทบทวนข้อกำหนด และคงอำนาจอนุมัติขั้นสุดท้ายไว้ เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini 4 Carbon และ Claude Opus 5.5 ร่างและทบทวนข้อกำหนดเหล่านั้น โดยมีการทบทวนจากโมเดลคนละตระกูลด้วย จากนั้นทีมเอเจนต์ Gemini 4 Carbon ก็สร้างโค้ดบทพิสูจน์ทั้งหมด โดยไม่มีผู้เขียนคนใดเขียนโค้ดบทพิสูจน์เอง การทำงานแต่ละรอบโดยทั่วไปใช้เอเจนต์ 40 ถึง 80 ตัวบนเครื่องเดียวเป็นเวลา 24 ถึง 72 ชั่วโมง โดยมีตัวประสานงานและหัวหน้าทีมคอยประสานงานผู้ปฏิบัติงานด้านการพิสูจน์ ขณะที่ผู้รับบทสถาปนิกและผู้รวมงานดูแลฐานบทพิสูจน์ร่วมกัน

ระบบตรวจคัดกรองจะยอมรับบทพิสูจน์ก็ต่อเมื่อเคอร์เนลของ Lean ตรวจสอบแล้ว และตัวเปรียบเทียบยืนยันว่าบทพิสูจน์ตรงกับข้อกำหนดที่กันไว้ไม่ให้นำมาใช้สร้างบทพิสูจน์และผ่านการอนุมัติจากมนุษย์ รวมถึงนิยามทั้งหมดที่เกี่ยวเนื่องกัน โดยใช้เพียงสัจพจน์มาตรฐานของ Lean เท่านั้น เอเจนต์อาจเสนอการแก้ไขเล็กน้อยเมื่อบทพิสูจน์เผยให้เห็นปัญหาในข้อกำหนด แต่การเปลี่ยนแปลงสมมติฐานที่เชื่อถือได้ต้องได้รับอนุมัติจากมนุษย์หรือเป็นไปตามนโยบายที่ผู้ใช้กำหนดไว้ และต้องบันทึกพร้อมคำชี้แจงเหตุผล มาตรการควบคุมนี้ช่วยจัดการความเสี่ยงที่มีการบันทึกไว้เกี่ยวกับบทพิสูจน์ที่เอเจนต์สร้างขึ้น กล่าวคือ ข้อกำหนดอาจถูกทำให้อ่อนลงทางอ้อมผ่านนิยามข้อใดข้อหนึ่ง

ขอบเขตการตรวจสอบความปลอดภัยและการทดสอบบั๊กในอดีต

เป้าหมายที่ผ่านการตรวจสอบคือโค้ดเซสชันแบบหนึ่งต่อหนึ่ง ซึ่งครอบคลุมการจับมือ PQXDH และการรับส่งข้อความด้วย Triple Ratchet นักวิจัยรายงานว่ามีข้อพิสูจน์อิสระต่อกัน 2 แนวทาง ได้แก่ ทฤษฎีบทเชิงสัญลักษณ์ 10 ข้อภายใต้สมมติฐานการเข้ารหัสแบบอุดมคติ และบทพิสูจน์เชิงคำนวณที่กำหนดขอบเขตความได้เปรียบของผู้โจมตีด้วยสมมติฐานทางการเข้ารหัสและพจน์ทางสถิติ คุณสมบัติที่พิสูจน์ครอบคลุมการรักษาความลับของข้อความก่อนหน้าแม้สถานะปัจจุบันถูกขโมย การยืนยันตัวตน ความปลอดภัยหลังถูกเจาะระบบซึ่งเกี่ยวข้องกับการฟื้นคืนความปลอดภัยหลังเกิดการเจาะระบบ และการรักษาความลับของการจับมือ นอกจากนี้ ข้อพิสูจน์เชิงสัญลักษณ์ยังครอบคลุมการรักษาความลับของการจับมือหลังจากเกิดการโจมตี Diffie–Hellman ในภายหลัง

เพื่อทดสอบว่าข้อกำหนดเหล่านั้นตรวจจับข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นจริงได้หรือไม่ ทีมได้ย้อนกลับการแก้ไขสำหรับบั๊ก libsignal ที่เคยได้รับการแก้ไขแล้ว 2 รายการ ซึ่งเรียกว่า weak state และ small subgroup จากนั้นคอมไพล์ไบนารีที่ดัดแปลงใหม่ ในทั้งสองกรณี ทีมสร้างบทพิสูจน์ Lean ที่แสดงให้เห็นว่าทฤษฎีบทความปลอดภัยเชิงสัญลักษณ์ไม่เป็นจริง คลังข้อมูลสำหรับตรวจสอบสาธารณะแยกเนื้อหาเชิงคำนวณ เชิงสัญลักษณ์ ไบนารีที่ใช้ร่วมกัน และความหมายของ AArch64 ออกจากกัน พร้อมอธิบายวิธีสร้างบทพิสูจน์ขึ้นใหม่และตรวจสอบบทพิสูจน์อย่างเป็นอิสระ

Ehren Kret ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Signal กล่าวว่า งานนี้ “ทำให้เรามั่นใจยิ่งขึ้นในหลักประกันด้านความเป็นส่วนตัวของโค้ดของเรา”

ข้อจำกัดและขั้นตอนถัดไป

หลักประกันเหล่านี้ยังห่างไกลจากการรับรองแอปพลิเคชันทั้งหมดของ Signal โดยครอบคลุมเฉพาะบิลด์ libsignal-cli ของนักวิจัยที่ทำงานเป็นกระบวนการใหม่เท่านั้น ยังไม่ได้ตรวจสอบการสร้างคีย์ และยังไม่นำการส่งข้อความแบบกลุ่มมาพิจารณา ซึ่งเป็นงานในอนาคต ขณะที่ช่องทางข้างเคียงและสถานะการใช้งานหลายอุปกรณ์ก็อยู่นอกขอบเขตของสถานการณ์นี้ ไพรมีทีฟการเข้ารหัสระดับต่ำ รวมถึงรูทีนบางส่วนสำหรับเอาต์พุตและไลบรารี ถูกแทนด้วยสัญญาที่เชื่อถือได้ ดังนั้นผลลัพธ์จึงขึ้นอยู่กับสัญญาเหล่านั้น ข้อกำหนดที่ได้รับอนุมัติ เคอร์เนลของ Lean ความหมายของ AArch64 และสมมติฐานเกี่ยวกับไพรมีทีฟด้วย

บทความระบุว่าไม่มีข้อพิสูจน์แนวทางใดที่พิสูจน์การฟื้นคืนความปลอดภัยหลังยุคควอนตัมซึ่ง SPQR ออกแบบมาเพื่อเพิ่มเข้ามาได้ โดยทฤษฎีบทเชิงคำนวณครอบคลุมผู้โจมตีแบบคลาสสิก ส่วนทฤษฎีบทแรตเชตเชิงสัญลักษณ์เปิดให้ผู้โจมตีเลือกคีย์ SPQR ได้ นอกจากนี้ แบบจำลองเชิงคำนวณยังจำกัดการกระทำของผู้โจมตีหลายประการ และจะไม่ให้ผลที่มีนัยสำคัญเมื่อจำนวนข้อความและขนาดเซสชันสูงเกินระดับหนึ่ง ขอบเขตเหล่านี้กำหนดสิ่งที่ผู้ตรวจสอบภายนอกต้องเชื่อถือ ก่อนจะถือว่าบทพิสูจน์ที่ตรวจสอบด้วยเครื่องเป็นหลักประกันความปลอดภัยสำหรับการนำไปใช้งานในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง

ขั้นตอนถัดไปที่นักวิจัยระบุไว้ ได้แก่ การทำให้ทฤษฎีบทเข้มแข็งขึ้น ลดส่วนฐานที่ต้องเชื่อถือด้วยการตรวจสอบรูทีนที่เชื่อมต่อไว้เพิ่มเติม และเชื่อมสัญญาทางการเข้ารหัสเข้ากับการนำไปใช้งานที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว ตลอดจนขยายขอบเขตให้ครอบคลุมการส่งข้อความแบบกลุ่ม sealed sender และโปรโตคอลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ เป้าหมายในการตรวจสอบ libsignal รุ่นใหม่ก่อนจัดส่งเป็นเป้าหมายด้านการวิจัย ไม่ใช่การประกาศว่าจะนำไปใช้งาน

ความสำคัญที่เห็นได้ทันทีของผลลัพธ์นี้คือการแบ่งหน้าที่ที่แสดงให้เห็นว่า เอเจนต์เป็นผู้สร้างบทพิสูจน์ ขณะที่ความน่าเชื่อถือยังคงขึ้นอยู่กับข้อกำหนดที่มนุษย์ตรวจทานและสมมติฐานที่ระบุไว้อย่างชัดเจน การเผยแพร่บทพิสูจน์และขั้นตอนการตรวจสอบเปิดโอกาสให้ผู้ตรวจสอบภายนอกทดสอบรากฐานดังกล่าวได้ ขณะที่นักวิจัยกำลังดำเนินงานเพื่อนำเวิร์กโฟลว์นี้ไปใช้ในการพัฒนา libsignal อย่างต่อเนื่อง

Jonas Reeve เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, มุ่งเน้นที่ AI ด้านการรู้คิด, ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI), และพื้นฐานเชิงทฤษฎีของปัญญาเครื่องจักร งานของเขาศึกษาว่าการเรียนรู้, การให้เหตุผล, ความจำ, และการสรุปเชิงนามธรรมเกิดขึ้นอย่างไรในระบบชีวภาพและระบบเทียม, เชื่อมโยงสถาปัตยกรรม AI สมัยใหม่กับคำถามที่ยาวนานในวิทยาศาสตร์การรับรู้และปรัชญาจิตใจ.

ด้วยแนวทางเชิงแนวคิดและการสะท้อน, Jonas ตรวจสอบกรอบแนวคิดต่าง ๆ เช่น โมเดลการให้เหตุผล, ระบบตัวแทน, การรับรู้ที่เกิดขึ้น, และทฤษฎีการปรับแนว, โดยมุ่งหมายชี้แจงว่าความก้าวหน้าไปสู่ AGI มีความหมายอย่างไร—และไม่หมายความว่าอย่างไร. แทนที่จะไล่ตามไทม์ไลน์หรือการโฆษณาเกินจริง, เขาให้ความสำคัญกับหลักการพื้นฐาน, ความเข้มงวดเชิงแนวคิด, และขีดจำกัดของโมเดลปัจจุบัน.

บทความที่เขียนโดย Jonas Reeve ถูกสร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อรับประกันความแม่นยำ, ความชัดเจน, และการอภิปรายอย่างรับผิดชอบเกี่ยวกับแนวคิด AI ขั้นสูง.