Die Anwendungen, die man der KI geben kann, sind vielfältig. Ihre Fähigkeit, Daten mit enormer Geschwindigkeit zu analysieren und Muster zu erkennen, ist zweifellos ihr stärkster Trumpf. Obwohl die Modelle noch weit davon entfernt sind, ein Selbstbewusstsein zu entwickeln, ist offensichtlich, dass sie das Denken beschleunigen und Probleme lösen können, die seit Jahrzehnten bestehen. Und genau das hat GPT-6 Astra von OpenAI erreicht.
Was sie genau getan hat, ist die Entschlüsselung der deutschen MVUEH-Militärbotschaft, die während des Zweiten Weltkriegs am 10. Juli 1941 von den Nationalsozialisten gesendet wurde. Wie die zitierte Quelle erinnert, hatte der verschlüsselte Text, registriert als Nummer 172 in den Aufzeichnungen der SS-Totenkopf-Division, allen Lösungsversuchen von Mathematikern und Historikern seit 2005 standgehalten. Die Lösung wurde übrigens von Experten der Kryptoanalyse nach einer von Forscher Carter Leffen koordinierten Prüfung bestätigt.
Wie hat die KI dieses Wunder vollbracht? Es begann damit, dass Leffen dem Modell aufgab, die noch ungelösten Texte des historischen Forschungsprojekts Crypto Cellar Research zu prüfen. Anstatt sich darauf zu beschränken, Brute-Force-Kombinationen auszuprobieren — eine logische Herangehensweise gewesen wäre — wählte das System die Nachricht 172 als den vielversprechendsten Kandidaten zur Lösung.
Dann formulierte es eine Hypothese. Es behauptete, eine direkte Verbindung zu einer anderen, 2017 von Alex Shovkoplyas gelösten Entschlüsselung zu besitzen, auch wenn beide in Umfang und ursprünglicher Signatur Unterschiede aufwiesen. Bis hier ist das Ganze bereits ziemlich faszinierend, doch die Sache hat noch mehr Tiefgang.
Python und C++ zur Entschlüsselung Nazi-Nachrichten, die älter als 60 Jahre sind
Jenseits der bloßen Vermutungen programmierte GPT-6 Astra Werkzeuge in Python und C++, um die Verdrahtung der Enigma-Maschine zu simulieren und eine Enigma-Bombe nachzubilden. Falls es dir bekannt ist, dieses Gerät entwickelten Alan Turing und Gordon Welchman, um dem britischen Militär beim Entschlüsseln verschlüsselter Nachrichten zu helfen.
Ausgehend von der Wiederholung des Ortsnamens Rosenow als wahrscheinlicher Textbasis bestimmte das Modell, dass die Konfiguration die Walzen 253 verwendete — eine Kombination, die völlig außerhalb der üblichen Reihenfolge 512 lag, wie sie an jenem Kriegstag üblich war.
Die anschließende Analyse zeigte die Gründe auf, weshalb der Text zwei Jahrzehnte lang nicht mit konventionellen computergestützten Entschlüsselungsmethoden zu knacken war. Denn die ursprüngliche Abschrift enthielt Typografie-Fehler im deutschen Text, und der linke Rotor der Maschine erlebte eine Verschiebung an der Position 72. Diese ungewöhnliche innere Rotation beeinflusste das mechanische Verhalten des Algorithmus und verwirrte die zuvor eingesetzten statistischen Analysewerkzeuge.
Abgleich von Dokumentenquellen mit den Unterlagen des deutschen Bundesarchivs
Über die technische Meisterleistung der KI in der Programmierung und Berechnung hinaus gibt es einen weiteren, entscheidenden Punkt. Es geht um ihre Fähigkeit, Daten mit zusätzlichen Kontextinformationen zu verknüpfen. Wie im Originalartikel erläutert, durchsuchte das System historische Notizen, die im Internet veröffentlicht wurden, um präzise Verweise auf Akten im Bundesarchiv zu finden.
Am spannendsten ist, dass die KI diese Spurenschnipsel in den Akten fand, ohne direkte Anweisungen darüber zu erhalten, welche Dokumente konsultiert werden sollten oder welche offiziellen Hintergründe überprüft werden müssten. Ohne Zweifel ist es beeindruckend, wie schnell eine seit 2005 an dieser Codierung festsitzende Nachricht in nur 48 Stunden gelöst werden konnte.
