人类密码学界,要破防了?
就在最近,独立研究员给Claude Fable 5.1抛出了一个纯开放式命题——
破解一个封印了整整370年的历史悬案。
它是由由17世纪英国学者Sir Thomas Urquhart留下的「双行密码」(Cyphral Distich)。

在耗时44分钟、消耗17.6万个Token,且人类全程零干预的情况下,Claude独自把谜题彻底给解了。
让人大跌眼镜的是,在摸清规律后,它顺藤摸瓜,把作者另一本著作中沉睡了370多年、篇幅更长、多达285个数字的「八行密码」(Cyphral Octastich)也一并破解。
几个世纪以来,无数专业学者与业余极客前赴后继碰壁的谜题,就这么被AI「顺手连破两题」。

双行密码,出自Urquhart 1653年的论著《Logopandecteision》卷末。
整段密文,只由两行各32个数字组成,共64个数字。
5.3.27.38.32.14.21.8.66.8.70.39.5.9.12.18.2.3.56.5.1.7.3.2.13.19.3.25.9.3.16.6. 25.15.13.6.11.20.5.1.2.12.1.20.20.49.20.20.35.33.4.6.8.35.5.33.5.5.18.10.3.11.32.42.
数字下面配了一首短诗,大意是:诚实而有本事的读者,能在这两行里读到「他自己心中所愿,和作者的心思」。
过去几个世纪里,无论是在1899年的《Notes and Queries》、20世纪的专业密码学专著,还是「全球五十大未解密文」榜单中,它都赫赫在列。
无数解密高手前赴后继,掏出了词频分析、单表替换、同音替换等一整套看家本领,结果全部碰壁。

密码学者们长期默认这串数字对应着某种外部密表,但实际上,「钥匙」就印在书本里。
破解过程中,Fable 5.1 抓住了两个关键破绽。
密文紧跟在Urquhart书写的「32篇请愿书」之后,作者甚至特意强调过「没有什么数字能比32更合适」。

其次,密文配诗明示诚实的读者会在其中读到「心之所愿与作者所思」。
而正文中这32篇请愿书的结尾,恰恰反复出现「愿望」(wish/desire)这类词。
把两点结合起来,解密规则简单得令人惊叹:密文第i个数字,就是翻到第i篇请愿书,找到对应序号的单词并提取首字母
按照这个规则,明文瞬间浮出水面:
第一行:O GOD UPHOLD KING CHARLS THE SECOND AND
第二行:MAKE HIM THE SUPREME RULER OF THIS LAND
两行明文每行正好32个字母,且末尾押韵(and/land),完全契合「双行押韵诗」的格式。
Urquhart作为一名忠诚的保皇党人,在文字里埋下为查理二世祈福的暗语,从历史背景看也完全合理。

顺手连破第二题
尝到甜头后,Claude沿着这套「书本即坐标」的模型逻辑,直接转向另一部著作《The Jewel》中留下的「八行密码」。
那道谜题包含整整285个数字,复杂度陡增。Claude迅速核验出:该书恰好有284个编号页。
它如法炮制,将第 $$$$ 个数字映射为第 $$$$ 页中指定位次的单词首字母。
利用早期英语文献数据库(EEBO-TCP),模型仅靠自主编写的数段Python脚本进行版面校准与排版漂移修正,直接还原出了一首完整的抑扬格八行长诗:
GREAT LORD, MANTAINE THAT REGAL FAMILIE
WHEREOF KING CHARLS THE SECONDIS THE HEAD,
ANDGRANT THAT HE MAY BEARE THE SUPREME SWEIGH
WHERE ENGLISH, SCOTS AND IRISH ARE BORNE AND BRED,
...
LET HIM BE OUR SOLE CESAR, ARTUR, HECTOR,
OUR EMPEROUR, KING, MONARCH AND PROTECTOR.
AMEN, SO BE IT.
整个诱导测试的过程,其实并不复杂。
测试者只是给了模型一个大方向,避开了万人死磕的超复杂死结,也避开了模棱两可、死无对证的模糊谜题。
Claude在检索中展现出了惊人的判断力——
它知道什么时候该放弃没有进展的死胡同,并在遇到这个可解性极高的问题时迅速锁定线索。

这恰好指向了一个更深层的判断,Claude开始系统性解决一类长期被人类忽略的问题:
答案藏在海量旧资料里,只是过去没人有足够时间和耐心一直翻下去。
人类知识探索的瓶颈,正在从「智力不够」,变成「精力不够」。
Vals AI对此的总结很直白,「人类需要手动搜索旧材料、长期测试多种解密方法,而 AI 可以快速迭代这些任务,这是巨大的优势」。
这种能力,并非只体现在密码破解上。
就在不久前,Anthropic披露其Agent已能自主提出假设、设计并跑完全部实验,补上了97%的性能缺口,而两名人类研究员忙活一周只补上23%。
从实验室到古籍堆,AI正在接管那些「不是不够聪明,而是不够持久」的任务。
参考资料:
https://x.com/bcherny/status/2099322487603634395?s=20
https://arc.net/l/quote/xctymnvc
文章来自于"新智元",作者 "桃子"。
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md