OpenAIの数学的ブレイクスルー、暗号資産セキュリティの新たな弱点を露呈

OpenAIの最新の数学的進歩は、自動定理証明をスマートコントラクトのセキュリティワークフローに近づける可能性があります。

9月8日、このAI企業は、約10,000の同時並行AIエージェントが約88時間かけてNavier-Stokes流体運動問題に対処する解を生成したと発表しました。ソフトウェア証明アシスタントであるLeanでの形式化と検証には、GPT-6 Astraを使用してさらに17時間を要しました。

システムは、初期段階で滑らかな流体が有限のエネルギーを保持したまま有限時間内に特異点を生じさせる可能性があることを示す解析的証明を生成し、ミレニアム懸賞問題の定式化におけるケースCおよびDを確立しました。OpenAIは、独立した精査のために、証明とそのLean形式化の両方を公開しました。

暗号資産開発者にとって、より直接的な影響はそのプロセスにあります。形式検証は数学的な仕様と定理証明を使用して、スマートコントラクトのコードが意図通りに動作するかどうかを確立しますが、この分野は人間の指導によって検証が高コストで労働集約的になる可能性があります。

AIがセキュリティのボトルネックを上流に移動させる可能性

OpenAIの実験の規模は、数学者のTerence Taoが発表の5日前に説明したシナリオと酷似しています。

Taoは、膨大な計算リソースに支えられた自律型AIシステムが、最終的には複雑なNavier-Stokesの解を生成し、Leanのようなシステムで形式的に検証できるようになる一方で、反復的な発見プロセスの多くを公の場から隠したままにする可能性があると警告しました。

彼の懸念は、その過程で研究者が何を失う可能性があるかという点に集中していました。失敗したアプローチや中間的な発見は、最終的な証明よりも長く残る洞察を生み出すことがよくありますが、大部分が自律的なシステムは、人間と同じ深さの理解を伝えることなく正しい結果をもたらす可能性があります。

その懸念は、定理証明がより自動化されるにつれて、スマートコントラクトのセキュリティにも波及します。

Ethereumのドキュメントによれば、形式検証はコントラクトが開発者があらかじめ指定した特性を満たしているかどうかを確立すると述べています。不十分に書かれた、あるいは不完全な仕様は、検証が成功したとしても脆弱性が検出を逃れることを許す可能性があります。

したがって、より有能なAIシステムは、証明の構築に必要な作業を減らす一方で、それらの証明が何をカバーすべきかを決定する重要性を高める可能性があります。アクセス制御、引き出し条件、会計不変量、および特権機能は、証明器がそれらをテストできるようになる前に、依然として正確に表現される必要があります。

これは、手作業がその技術の導入範囲を制限してきたDeFiプロトコル、ブリッジ、およびトークン化資産プラットフォームにおける形式検証の経済性を再構築する可能性があります。

次のテストは、研究数学を扱えるシステムを本番ソフトウェアに適応させ、開発者や監査人が有意義に検査できる証明を生成できるかどうかです。

自動定理証明と厳格な仕様設計を組み合わせることができる企業は、導入前にさらに多くのコントラクトを検証できるようになり、人間の専門知識を決して起こってはならない失敗の定義に集中させることができます。