ИИ расшифровал шифр, который оставался непрочитанным 217 лет: модель GPT-6 Astra за шесть часов восстановила содержание французского военного сообщения 1809 года по одному изображению рукописи и краткой постановке задачи. Это не просто эффектная история про «нейросеть победила старый код»: результат можно механически проверить по исходному криптотексту, а для разработчиков и исследователей он показывает, насколько далеко мультимодальные модели зашли в связке с классическими алгоритмами.
Эксперимент провёл Картер Чёрч, инженер компании SentinelOne. Как сообщает Tom's Hardware, он загрузил модели изображение письма из списка нераскрытых исторических шифров Cryptiana и попросил прочитать его. Документ был адресован французскому генералу Огюсту де Мармону и, вероятно, не открывался с 1809 года — тогда получатель мог воспользоваться действовавшей военной кодовой книгой.
Письмо пришло не лично от Наполеона, а из штаба Эжена де Богарне, вице-короля Италии и пасынка императора. Подпись отправителя на документе отсутствует. По содержанию это сводка распоряжений Наполеона для Мармона накануне австрийской кампании: кому двигаться, какие силы учитывать и чего не опасаться. Для военной истории здесь нашлась и небольшая, но приятная деталь — расшифровка дополнила оборванную фразу в опубликованных позднее мемуарах Наполеона. Генералу предписывали не задерживаться из-за «сборища сброда».
Не магия языка, а полный цикл работы с артефактом
На листе была одна открытая строка на французском, а затем 24 строки чисел, букв и специально придуманных символов. Чёрч подчёркивает, что важнее не сам факт взлома конкретной системы: исторические шифры нередко поддаются при удачном наборе подсказок. Существеннее другое — модель самостоятельно прошла весь маршрут от анализа изображения до построения и проверки гипотезы примерно за шесть часов.
В работе пригодился частичный ключ, который раньше не связывали именно с этим письмом. Затем модель, по описанию Чёрча, использовала собственный решатель на основе имитации отжига — метода оптимизации, который перебирает варианты с контролируемой долей случайности и постепенно сужает поиск. То есть ИИ расшифровал шифр не за счёт «воспоминания» готового ответа, а соединил распознавание документа, лингвистические ограничения, известный фрагмент ключа и вычислительный поиск.
Это важная оговорка для тех, кто смотрит на такие новости через призму безопасности. Никакая языковая модель не превращает надёжную современную криптографию в декоративную ширму. Здесь речь идёт о военном шифре начала XIX века, рассчитанном на кодовые книги, ручную работу и тогдашние угрозы. Его слабое место — не «старость» сама по себе, а ограниченное пространство возможных соответствий, предсказуемая структура приказа и наличие исторического контекста.
Решение уже признал закрытым Сатоси Томокиё, который ведёт базу Cryptiana's Unsolved Historical Ciphers: запись о сообщении переведена в статус solved. Чёрч также опубликовал пакет решения со скриптом, воспроизводящим расшифровку. Это отделяет историю от типичного демонстрационного ролика, где зрителю предлагают поверить в красивый финал. Здесь исследователь может взять исходный текст, запустить процедуру и проверить, соответствует ли полученный французский текст каждому элементу шифра.
Что из этого следует для IT-команд
Практический вывод касается не секретной переписки Наполеона, а задач с плохо структурированными данными. В компаниях хватает архивов сканов, логов, старых форматов, внутренних обозначений и документов, смысл которых известен лишь нескольким ветеранам проекта. Раньше для такого расследования требовалась цепочка из OCR, поиска по архивам, ручной экспертизы и отдельного скрипта для проверки гипотез. Теперь один агентный мультимодальный контур способен собрать эту цепочку сам — если дать ему исходные данные, понятную цель и способ верификации.
Но ключевое слово здесь — верификация. Модель может предложить убедительную реконструкцию там, где правильного ответа нет, и особенно опасно принимать гладкий текст за доказательство. В случае с письмом 1809 года у результата есть сильная проверка: расшифровка обратимо сопоставляется с символами оригинала. Для бизнеса это хороший шаблон внедрения: использовать ИИ для генерации гипотез и ускорения поиска, а критичные выводы принимать только при наличии теста, исходных данных или независимого подтверждения.
История с наполеоновским письмом показывает, как меняется роль LLM в техническом анализе: от удобного собеседника и генератора текста — к координатору инструментов, алгоритмов и доказательств. Следующий вопрос уже не в том, сможет ли модель прочитать ещё один архивный шифр, а в том, какие корпоративные «нечитаемые» данные команды смогут безопасно вернуть в работу. Проверить опубликованный пакет решения можно в материале .
