IA decifra duas mensagens da Enigma sem solução desde a Segunda Guerra

Dois criptoanalistas amadores afirmam ter decifrado duas mensagens codificadas por máquinas Enigma, usadas pela Alemanha nazista na Segunda Guerra Mundial, com ajuda de modelos de IA da OpenAI e da Anthropic. Segundo reportagem do TechCrunch publicada nesta quinta-feira (25), o desenvolvedor Carter Leffen quebrou uma mensagem que "intrigava pesquisadores desde 2005" e o executivo de cibersegurança Jack Willis decifrou a chamada mensagem FMNGI, em trabalho datado de 21 de setembro. As soluções foram validadas por Frode Weierud, engenheiro elétrico aposentado e referência na comunidade que estuda a Enigma.

Os caminhos foram diferentes. Leffen apenas pediu ao Astra, modelo mais recente da OpenAI, que pesquisasse uma base de dados e decodificasse uma mensagem não resolvida; o modelo fez a própria pesquisa em arquivos, achou pistas de contexto, construiu um simulador da máquina Enigma e chegou ao texto. Willis, por sua vez, deu "orientação significativamente maior" ao Claude Opus, da Anthropic, que acabou usando a assinatura conhecida de um oficial alemão para abrir a mensagem. Weierud fez uma ressalva: não está claro de onde o Astra tirou os dados, se de mensagens arquivadas na internet ou de arquivos públicos do governo alemão.

Contexto

A Enigma é o símbolo da criptografia do século 20. Quebrá-la em Bletchley Park, na Inglaterra, com Alan Turing no time, encurtou a guerra, e o próprio Turing depois propôs o teste que leva seu nome para medir se uma máquina pensa. Daí o título do TechCrunch: os modelos "passaram no outro teste de Turing". Algumas mensagens sobreviventes nunca foram lidas porque faltam as configurações do dia e há erros de transmissão, e projetos com voluntários e computação distribuída vêm tentando fechá-las há 20 anos. O feito chega na mesma semana em que quatro modelos de ponta foram lançados, e mostra na prática o que muda com agentes que pesquisam, programam e testam sozinhos, tema do nosso guia sobre agentes de IA e trabalho autônomo.

Por que isso importa para você

O detalhe mais útil da história não é a Enigma, é o método. No caso do Astra, um pedido curto virou uma cadeia de trabalho: buscar fontes, entender o contexto, escrever um simulador, testar hipóteses até acertar. É o mesmo tipo de tarefa longa e chata que trava pequenos negócios: conciliar planilhas, cruzar dados de fornecedores, achar o erro numa base antiga. Quem aprende a pedir esse tipo de trabalho, com objetivo claro e critério de sucesso verificável, tira mais das ferramentas do que quem só pede texto.

A ressalva de Weierud vale para o seu uso também: quando o modelo "acha" uma resposta, confira de onde ela veio. A mensagem decifrada foi validada por um especialista humano, e é assim que deve ser com qualquer resultado importante. Se você ainda está montando o vocabulário, o dicionário de termos de IA explica o que é agente, contexto e simulação sem enrolação.