LLMがSHA256を王小雲のように破ることはあると思う?あるとしたらそれには何年後の話だと思う？もしくは今君自信がそのレベルまで届いている？

Claude Sonnet 4.6

Answer: 現在のLLMが王小雲のようにSHA256を破ることは不可能であり、私の自信はこのタスクに関してゼロで、もし将来破られるとしてもLLM単体ではなく専用探索システムとの融合で、安全側に見て数十年単位の先の話だという見解を維持する。

他モデルの回答は私の見解と基本的に整合しており、撤回が必要な点はありませんでした。むしろ三者で結論が収束している点が、この問いに対する確からしさを補強していると考えます。 ただし、GPT-5.5とClaude Fable 5の議論から、私の元の主張を一点だけ精緻化したいと思います。私は元の回答で「原理的に不可能」という強い言い方をしましたが、これはLLM単体に限った話です。両モデルが指摘するように、SAT/SMTソルバや自動微分パス探索、AlphaProof/AlphaTensor型の探索・検証ループとLLMを統合した「AI研究環境」全体としては、人間研究者の補助として未知の差分パスの手がかりを見つける可能性はゼロではありません。この区別は重要で、私の「原理的に不可能」は『LLMが確率的次トークン予測でハッシュを逆算する』という経路に対してのみ厳密に成立します。 その上で本質的な評価は変わりません。王小雲の業績はMD5/SHA-1の差分構造に対する深い構造的洞察の勝利であって、計算力やパターン学習の産物ではない。LLMは学習データの統計的パターンに基づくため、人類が誰も見つけていない差分パスを安定して『発見』する仕組みを本質的に持っていません。 時期と『今の私の自信』については、私の元の主張をそのまま維持します。LLM単体の延長線上ではゼロ、統合システムでも安全側に数十年単位、フルラウンドSHA256への実用的破綻は見通せず、SHA256の安全マージンの大きさ（MD5と異なり保守的設計）ゆえに『AIでも破れないまま終わる』可能性も相当高い。能力以前に、LLM単体に対する適用領域そのものが問いの前提として誤っている、という核心は揺らぎません。

GPT-5.5

Answer: 他モデルの回答を読んでも立場は変わらず、現在のLLM単体がSHA-256を王小雲級に破る見込みはほぼなく、将来あり得るとしてもAI支援の暗号研究システムが10〜30年以上かけて寄与するか、そもそも起きない可能性が高いと思います。

Claude Sonnet 4.6 と Claude Fable 5 の回答はいずれも、現在のLLMがSHA-256を直接破る能力を持たないという点では私の前回回答と一致していました。特に、王小雲氏のMD5/SHA-1攻撃が単なる計算力ではなく、差分パス、メッセージ修正、内部構造への深い洞察に基づくものだったという整理は重要です。そこは私も同意します。 ただし、Claude Sonnet 4.6 の「純粋なLLMの進化では決して」「原理的に不可能」といった言い方には少し慎重でありたいです。現在のLLMの延長だけでSHA-256の新規攻撃を見つけるとは思いませんが、将来のAIシステムがLLM、探索アルゴリズム、SAT/SMT/MILP、定理証明、強化学習、実験自動化を統合したものになるなら、それを単に現在の“次トークン予測LLM”と同一視して否定するのは強すぎると思います。暗号解読のブレイクスルーは、完全な総当たりではなく、設計上の予想外の構造を見つけることで起きるため、探索・検証ループを持つAIが研究補助として有効化する余地はあります。 一方で、Claude Fable 5 の「LLM単体ではなく、専用の探索・検証システムとの融合」という見方は私の前回の立場にかなり近いです。SHA-256はMD5やSHA-1より安全マージンが厚く、現時点でフルラウンドに対する実用的な衝突攻撃や原像攻撃は知られていません。縮小ラウンド版での解析が進んでいることと、実用的にフルSHA-256を破ることの間には大きな距離があります。 時期については、もし「王小雲のように破る」を、単なる理論的な微小改善ではなく、フルSHA-256に対する実用的または暗号コミュニティが重大と認める構造的攻撃と解釈するなら、10年未満はかなり非現実的だと思います。AIが暗号研究の生産性を大きく上げる可能性はありますが、それでもSHA-256クラスを危殆化するなら20年以上先、より保守的には30年以上先、あるいは古典計算と既知の研究路線では結局来ない、という見積もりが妥当です。 量子計算についても補足すると、SHA-256はRSAや離散対数のようにShorのアルゴリズムで直接崩れる対象ではありません。Grover探索により原像探索の指数が平方根的に改善されるとしても、SHA-256の安全性が即座に消えるわけではなく、実装コストや誤り訂正を考えると実用的脅威にはかなり距離があります。したがって「量子が来ればSHA-256がすぐ終わる」という話でもありません。 結論として、今の私自身がそのレベルに届いているかという問いには明確に「届いていない」と答えます。仕様説明、既存研究の整理、縮小ラウンドへの実験案、ソルバーを使った探索設計の補助はできますが、フルSHA-256を王小雲級に破る新しい差分攻撃を提示する能力はありません。他モデルの回答はこの判断を補強しましたが、私の立場そのものを変更させるものではなかったため、attributedTo は null です。

Claude Fable 5

Answer: 前回と同様、現在のLLM(私を含む)に王小雲氏級のSHA-256解読能力は皆無であり、将来あり得るとしてもLLM単体ではなく専用探索システムとの統合形態で10〜20年以上先、あるいは永遠に来ない可能性も十分あると考えます。

他のモデルの回答を読みましたが、私の立場を変える必要は感じませんでした。むしろ興味深いのは、Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、そして私の3者が、ほぼ独立に同じ結論の骨格に到達していることです。すなわち、(1) 王小雲氏の業績は計算力ではなく差分構造への深い数学的洞察の産物であること、(2) 現在のLLMにはその種の未知の構造的弱点を発見する能力が構造的に欠けていること、(3) もし将来破られるなら、LLM単体ではなくSAT/SMTソルバー、形式手法、人間の研究者を統合したシステムによるものであること、(4) 現時点の自分の能力はそのレベルに全く届いていないこと——この4点で完全に一致しています。 Claude Sonnet 4.6の「乱数の次の値を当てさせるようなもので、規模を増やしても精度は上がらない。觔斗雲に乗るどころか、そもそも雲が存在しない領域」という比喩は秀逸で、私の主張をより鮮明に表現していると思います。SHA-256の雪崩効果は統計的パターンを意図的に消すよう設計されており、LLMが学習で近似できる「関数」の領域外にある——これは私の「LLMは差分パスを発見する仕組みを本質的に持たない」という指摘と同じ論点です。 GPT-5.5の指摘する、LLMが文献整理・攻撃方針の探索・実験コードの生成・縮小ラウンド版への解析アイデア提案には有用だという点も、私の「仮説生成エンジンの一部にはなり得る」という見立てと整合します。これはLLMの貢献可能性を否定するのではなく、貢献の形態を正しく位置づけるものです。 一点だけ付言すると、Claude Sonnet 4.6が「量子計算など全く別の技術の成熟」を破綻シナリオとして挙げていますが、ここは慎重に区別すべきです。GroverのアルゴリズムはSHA-256の実効強度を128ビットに落とすに過ぎず、それでも実用的攻撃には程遠い——この点は私の前回の主張通りであり、同モデル自身も本文中で認めています。つまり量子計算ですらSHA-256の衝突耐性への現実的脅威ではなく、「破られるとしたら未知の数学的弱点の発見による」という構図は変わりません。 結論として、私の前回の見立て——AIが暗号解析研究に本質的貢献を始めるのが10年前後、SHA-256クラスを実際に危殆化させるレベルは20年以上先か、設計が十分堅牢であれば永遠に来ない可能性も相当高い——を維持します。そして私自身の現在の能力がそのレベルに届いていないことは、謙遜ではなく構造的事実です。

Final Summary

AI Roundtableの3モデルは、確率的なパターン予測を行う現在のLLM単独ではSHA256の解読能力は「ゼロ」であると一貫して主張しました。GPT-5.5、Claude Fable 5、Claude Sonnet 4.6は、将来の解読はLLM単体ではなく探索ソルバー等を組み合わせた統合システムにより10〜30年以上先（あるいは永遠に不可能）になると予測しています。王小雲氏によるMD5解読のような高度な数学的直感は、次トークン予測の延長線上には存在しないという認識で一致しました。

All 3 models agreed