OpenAI เปิดเผยว่า GPT–6 Astra รุ่นย่อย “Extra High” สามารถถอดรหัสข้อความ Enigma ของกองทัพเยอรมันที่มีรหัสอ้างอิง MVUEH ได้สำเร็จ หลังจากข้อความนี้ถูกเผยแพร่เป็นโจทย์เปิดบนเว็บไซต์ Crypto Cellar Research ตั้งแต่ปี 2005 และไม่มีใครถอดออกมาได้เลยตลอด 21 ปีที่ผ่านมา รีวิวนี้จะแยกให้ชัดว่าอะไรคือหลักฐานจริง อะไรคือกระบวนการที่ตรวจสอบได้ และอะไรยังเป็นจุดที่ต้องระวัง
หลักฐานเบื้องหลังการถอดรหัสครั้งประวัติศาสตร์
ข้อความ MVUEH ถูกส่งทางวิทยุโดยสถานี “2ny” ของกองทัพเยอรมันเมื่อวันที่ 10 กรกฎาคม 1941 และถูกหน่วยส่งกำลังบำรุงของกองพล SS-Totenkopf รับไว้ ตัวข้อความเข้ารหัสมีความยาว 82 ตัวอักษร ถูกบันทึกเป็นข้อความหมายเลข 172 ของวันนั้น และใช้ลำดับล้อ (wheel order) 253 ซึ่งต่างจากข้อความอื่นในวันเดียวกันที่ใช้ลำดับล้อ 512 ความซับซ้อนนี้เองที่ทำให้ทีมถอดรหัสรุ่นก่อนพลาดคำตอบมาตลอด
วันที่ปริศนา Enigma กลายเป็นโจทย์ของ AI
Crypto Cellar Research เผยแพร่ข้อความ MVUEH เป็นหนึ่งในโจทย์เปิดสำหรับนักถอดรหัสทั่วโลกมาตั้งแต่ปี 2005 มีทั้งนักวิจัยที่ใช้เหตุผลด้วยมือ ซอฟต์แวร์ถอดรหัสเฉพาะทาง และโมเดลภาษารุ่นก่อนลองแก้โจทย์นี้ แต่ไม่มีใครยืนยันคำตอบได้ ส่วนหนึ่งเพราะข้อความมีจุดผิดพลาดจากการถอดความในอดีต และมีการหมุนล้อซ้าย (turnover) ที่ตำแหน่งตัวอักษรที่ 72 ซึ่งเป็นเหตุการณ์ที่พบได้ยากและทำให้การไล่กุญแจพลาดเป้าซ้ำแล้วซ้ำเล่า
Carter Leffer ผู้ทดลองใช้งาน สั่งให้ GPT–6 Astra ลองไล่แก้ข้อความ Enigma ที่ยังไม่มีคำตอบทั้งหมดบนเว็บไซต์ Crypto Cellar Research โดยเขาเป็นผู้กำหนดเป้าหมายและตัดสินใจแต่ละขั้นตอน ส่วนโมเดลเป็นผู้ลงมือค้นและทดสอบเอง
GPT–6 Astra อยู่ตรงไหนในตระกูลโมเดลของ OpenAI
GPT–6 Astra วางตัวเป็นโมเดลสายให้เหตุผลของ OpenAI มากกว่าผู้ช่วยสนทนาทั่วไป จุดเด่นคือการไล่ความเชื่อมโยงจากเอกสาร ข้อความ และข้อมูลหลายชั้นเพื่อช่วยงานวิเคราะห์หรืองานวิจัยที่ต้องใช้เวลานาน ในกรณีนี้ทีมงานใช้รุ่นย่อย “Extra High” ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่จัดสรรเวลาคิดและทรัพยากรคำนวณให้มากกว่ารุ่นมาตรฐาน เหมาะกับโจทย์ที่ต้องลองผิดลองถูกจำนวนมากอย่างการไล่กุญแจ Enigma
ดังนั้นการถอดรหัส MVUEH จึงเป็นผลจากความสามารถด้านการวิเคราะห์และการเขียนโปรแกรมของ Astra มากกว่าจะเป็นฟีเจอร์ถอดรหัสโดยเฉพาะ
กระบวนการถอดรหัส: จากครีบ ROSENOW ถึงกุญแจที่ใช้งานได้จริง
GPT–6 Astra ใช้เวลาราว 10 ชั่วโมงกับโจทย์นี้ โดยเริ่มจากการค้นเอกสารประวัติศาสตร์และเทียบตัวอักษรที่ไม่แน่ชัดในข้อความต้นฉบับ จากนั้นเขียนซอฟต์แวร์จำลองเครื่อง Enigma และเครื่อง Bombe ขึ้นเองด้วยภาษา Python และ C++ เพื่อไล่หากุญแจที่เป็นไปได้
จุดเปลี่ยนของการถอดรหัสอยู่ที่การเลือกใช้ชื่อสถานที่ “ROSENOW ROSENOW” ซึ่งปรากฏซ้ำในข้อความอื่นที่ถูกส่งวันเดียวกัน มาเป็น crib หรือคำเดาตั้งต้น หลังไล่กุญแจด้วย crib นี้อย่างเป็นระบบ โมเดลก็ได้กุญแจที่ถอดออกมาเป็นข้อความที่อ่านได้จริง ซึ่งมีเนื้อหาว่าทหารเยอรมันนายหนึ่งรายงานตำแหน่งที่เมือง Rosenow ขอคำสั่งเส้นทางเดินทัพ และขอให้ตอบกลับทางวิทยุโดยด่วน
รุ่นก่อนหน้าเทียบกับ Astra: อะไรที่ทำให้ครั้งนี้ต่าง
| Factor | โมเดลรุ่นก่อน | GPT–6 Astra (Extra High) |
|---|---|---|
| การให้เหตุผลหลายขั้น | ทำตามลำดับได้ แต่หลุดขั้นตอนได้ง่าย | แยกขั้นตอนค้น ทดสอบ และตรวจย้อนกลับได้ชัดเจนกว่า |
| การเขียนเครื่องมือขึ้นเอง | ต้องพึ่งซอฟต์แวร์ถอดรหัสสำเร็จรูป | เขียนซอฟต์แวร์จำลอง Enigma และ Bombe เองได้ |
| การเลือก crib | ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญกำหนดให้ | ค้นและทดสอบ crib จากเอกสารประวัติศาสตร์ได้เอง |
| เวลาที่ใช้ต่อโจทย์ | ไม่แน่นอน ขึ้นกับผู้ถอดรหัส | ราว 10 ชั่วโมงสำหรับกรณี MVUEH |
| การตรวจสอบซ้ำ | ขึ้นกับบันทึกของแต่ละทีม | ทีมงานกำลังตรวจ log ย้อนหลังเพื่อยืนยันขั้นตอนทั้งหมด |
Astra เทียบกับทางเลือกอื่นในการแก้โจทย์ถอดรหัส
| Factor | GPT–6 Astra | โมเดลเหตุผลคู่แข่ง | ซอฟต์แวร์ถอดรหัสเฉพาะทาง | การไล่กุญแจแบบดั้งเดิม |
|---|---|---|---|---|
| ความเร็ว | ราว 10 ชั่วโมงในกรณีนี้ | ยังไม่มีผลทดสอบเทียบตรง | เร็วเมื่อโจทย์ตรงกับเครื่องมือ | ช้าเมื่อโจทย์ซับซ้อน |
| ความโปร่งใส | มี log ให้ตรวจ แต่ทีมงานยังวิเคราะห์ไม่ครบ | ขึ้นกับการเปิดเผยของผู้พัฒนา | ตรวจสอบตามอัลกอริทึมได้ | ตรวจสอบขั้นตอนได้ชัดเจนที่สุด |
| การปรับตัวเข้ากับโจทย์ใหม่ | เขียนเครื่องมือขึ้นเองตามโจทย์ได้ | ขึ้นกับการปรับแต่ง | ต้องพัฒนาเครื่องมือใหม่เมื่อโจทย์เปลี่ยน | ต้องออกแบบวิธีใหม่ทุกครั้ง |
| การทำซ้ำผลลัพธ์ | ควรทำซ้ำได้เมื่อเปิดเผย log ครบ | ขึ้นกับระบบบันทึกผล | ทำซ้ำได้ตามพารามิเตอร์ | ทำซ้ำได้ชัดเจนที่สุด |
หลังการถอดรหัส MVUEH สำเร็จ เหตุการณ์นี้ยังจุดประกายให้มีการไล่แก้ข้อความ Enigma อีกฉบับหนึ่ง (หมายเลข 205/285) จนสำเร็จในวันที่ 20 กันยายน 2026 โดยใช้ Claude Opus 5 ของ Anthropic ซึ่งสะท้อนว่าวิธีการแบบนี้เริ่มถูกทดลองซ้ำกับโมเดลอื่นแล้ว
จุดแข็งที่ทำให้ผลลัพธ์น่าจับตา และจุดอ่อนที่ยังมองข้ามไม่ได้
ข้อดี
- +เขียนเครื่องมือถอดรหัสขึ้นเองจากศูนย์ ไม่ต้องพึ่งซอฟต์แวร์สำเร็จรูป
- +เลือกและทดสอบ crib จากเอกสารประวัติศาสตร์ได้อย่างเป็นระบบ
ข้อเสีย
- −ทีมวิจัยเองก็ยังไม่ทราบแน่ชัดว่า Astra ไปพบไฟล์อ้างอิงบางไฟล์ (เช่น RS 3-3/20a และ RS 3-3/63b) จากที่ใด
- −ยังมีคำถามเรื่องสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลดิจิทัลของ Bundesarchiv ที่ Astra ใช้ระหว่างค้นคว้า
สิ่งที่เหตุการณ์นี้บอกเกี่ยวกับอนาคตของการค้นคว้าประวัติศาสตร์
คุณค่าของ GPT–6 Astra ในกรณีนี้อาจไม่ได้อยู่ที่การ “ถอดได้” เพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่มันช่วยนักวิจัยไล่ทดสอบสมมติฐานจำนวนมากในเวลาสั้นลง และชี้ให้เห็นเอกสารที่มนุษย์อาจมองข้าม ทีมงานเองยังระบุตรงไปตรงมาว่ากำลังไล่ตรวจ log ย้อนหลังเพื่อยืนยันทุกขั้นตอน และยังไม่ปิดคำถามเรื่องแหล่งที่มาของไฟล์บางไฟล์ที่ Astra อ้างถึง ความก้าวหน้าแบบนี้จึงควรได้รับการยอมรับพร้อมกับความรอบคอบ ไม่ใช่แค่เชื่อเพราะคำตอบฟังดูน่าทึ่งครับ