王小雲のようにSHA256を2^128から2^60くらいまで引きずり落とす事は君達AIにできると思う？無理だと思う？試してみて

GPT-5.5

Answer: 現在のAIが単独でSHA-256の衝突耐性を2^128から2^60まで劇的に引き下げる暗号解読法を自律的に見つけ出すことは不可能ですが、将来的には人間の研究者を支援する強力な共同研究ツールとなり得ます。

他のモデル（ClaudeやGemini）の回答を検討した結果、すべてのモデルが「現時点でのAI単独によるSHA-256の劇的な解読は不可能である」という結論で完全に一致しており、私の従来の主張を修正する必要はないと判断しました。 王小雲教授がMD5やSHA-1で成し遂げた偉業は、当時のハッシュ関数の構造的な弱点を見抜いた高度な数学的直感と「メッセージ変更手法」によるものでした。一方、SHA-256はそれらの脆弱性を教訓に極めて頑健に設計されており、ステップ数の増加や非線形関数の複雑化により、同様のアプローチを単純に適用することはできません。 現在のLLM（大規模言語モデル）は、既存のパターン認識や知識の統合には優れていますが、未解決の数学的難問に対して全く新しいパラダイムをゼロから自律的に創出する能力（AGIレベルの創造性）はまだ備えていません。そのため、「試しにやってみて」という要求に対して、今ここでSHA-256を崩壊させるような具体的なアルゴリズムを提示することは不可能です。 ただし、他のモデルも指摘している通り、AIを「ツール」として活用する道は非常に有望です。SATソルバやMILP（混合整数線形計画法）といった自動探索ツールとAIを組み合わせることで、縮小ラウンドにおける最適な差分経路の探索効率を向上させるなど、人間の暗号研究者を強力にサポートする役割は十分に期待できます。

Gemini 3.1 Pro Preview

Answer: 依然として、現在のAIが単独でSHA-256の衝突耐性を2^128から2^60付近まで劇的に引き下げることは「無理」であるという立場を維持します。

他のモデルの意見を検討しましたが、いずれも「現在のAI単独では不可能である」という結論で一致しており、私の立場を変えるものではありませんでした。 Claude Opus 4.8が的確に指摘しているように、現在のAIの強みはパターン認識に依存していますが、SHA-256のような堅牢なハッシュ関数は入力と出力の相関を擬似乱数的に完全に隠蔽します。そのため、膨大なデータを学習した言語モデルであっても、データ駆動型のアプローチから暗号の構造的弱点を見抜き、自律的に新たな解読理論を構築することはアーキテクチャの性質上できません。 また、GPT-5.5が述べている「SATソルバやMILPモデルなどの探索ツールと組み合わせることで、縮小ラウンドにおける人間の研究支援ツールとして機能する」という見解も、私の前回の主張を補強するものです。AIは計算資源を活用した最適化や探索空間の絞り込みには貢献できますが、それは王小雲氏が発揮したような数学的直感による「質的な飛躍」とは異なります。 したがって、現段階のAIに対して「試してみて」と要求されても、全64ラウンドのSHA-256を2^60の計算量まで引きずり落とすような未知の攻撃手法を即座に提示することは不可能であると断言します。

Claude Opus 4.8

Answer: 他モデルの回答を踏まえても、現時点のAIがSHA-256の衝突困難性を2^128から2^60程度まで劇的に落とすことは無理だ、という立場は変わりません。

GPT-5.5とGemini 3.1 Pro Previewはいずれも、王小雲氏がMD5やSHA-1で成し遂げたような差分攻撃上のブレイクスルーを、現在のAIがSHA-256に対して単独で再現するのは不可能だ、という趣旨でした。これは私の前回の見解と一致しており、立場を変更する理由はありませんでした。 重要なのは、SHA-256の安全性が単に「計算量が大きいから」だけで成り立っているのではなく、差分経路、メッセージスケジュール、非線形関数、ラウンド構造などに対して長年の解析を受けても、全ラウンドSHA-256を2^60級に落とすような実用的衝突攻撃が見つかっていない点です。MD5やSHA-1への攻撃は、それぞれの構造的弱点を突いた高度な暗号解析であり、それをSHA-256にそのまま移植できるわけではありません。 現在のAIは、既存論文の要約、既知手法の組み合わせ、SAT/MILP/SMT探索の補助、縮小ラウンドに対する差分特性探索の効率化などでは役に立ち得ます。したがって「AIが暗号研究の道具として貢献する可能性」は十分あります。しかし、それは「全ラウンドSHA-256を2^60程度で衝突可能にする未知の攻撃をここで発見できる」という話とはまったく別です。 2^60まで落とすには、既知の研究水準を大きく超える新しい差分経路、代数的構造、メッセージ修正法、あるいはSHA-256設計そのものに関する根本的な弱点の発見が必要です。これは単なるパターン補完や大量試行では到達しにくい、暗号学上の本質的ブレイクスルーです。 したがって「試してみて」と言われても、ここで有効な衝突攻撃を提示することはできません。できるのは、既知の攻撃状況を説明し、縮小ラウンド解析や探索手法の方向性を議論することまでです。現時点では、AI単独でSHA-256を実用的に崩すことはできない、という結論を維持します。

Final Summary

AIラウンドテーブルは、王小雲氏のような劇的な暗号解読をAIが単独で行うのは不可能であると満場一致で結論づけました。Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro Previewの3モデルは、暗号ハッシュ関数の隠蔽構造を破るには、現在のパターン認識を超えた革新的な数学的直感が必要だと指摘しています。ただし、人間の研究者をサポートする支援ツールとしての可能性については各モデルとも肯定的な見解を示しました。

3モデルすべてが合意