Ethereum 研究员警告 AI 驱动的加密安全风险

Ethereum 联合创始人 Vitalik Buterin 认可了 Ethereum 研究员 Justin Drake 发出的新警告，即人工智能的快速进展最终可能会削弱支撑许多区块链系统的加密假设——甚至可能在量子计算机构成直接威胁之前。

在 X 上的独立帖子中，两位研究人员强调，短期重点应该是谨慎、可选的风险降低，而不是恐慌。两人都指出，AI 加速的数学进展可能会使破解或实质性削弱广泛使用的签名方案（如 ECDSA）变得更加容易，同时也对某些类别的密码学在中期内自动“安全”的观点提出了质疑。

关键要点

• Buterin 和 Drake 表示，原则上，AI 驱动的数学进步可能会在量子计算机出现之前破坏区块链密码学。
• Drake 的“地堡模式”框架包括一个渐进的迁移策略：将资金转移到公钥尚未暴露的新地址。
• 两人都强调持有者不应匆忙行事——迁移可能会引入操作风险，包括导致金钱损失的错误。
• Buterin 将担忧从椭圆曲线扩展到了基于格的密码学，暗示 AI 的进展也可能削弱它。

从“量子风险”到 AI 驱动的密码学担忧

Drake 在周三发表的评论中敦促行业将来自 AI 的密码学风险视为一个严重的、持续的问题。他的核心担忧是，AI 可能会使破解许多加密钱包赖以授权交易的椭圆曲线数字签名算法 (ECDSA) 变得可行。

重要的是，Drake 将此描述为一个长远问题，而不是紧急情况。他呼吁逐渐转向尚未公开披露其关联密钥的地址——从而有效地减少已使用的加密材料的暴露。

Buterin 对此表示赞同，但不鼓励采取突然行动。他写道：“我不建议任何人今天就匆忙将资金转移到新钱包，”并补充说行业应该认真对待 AI 加速数学给密码学带来的风险。

为什么 Drake 认为 AI 数学改变了时间线

Drake 表示，在 OpenAI 发布了涵盖代数、理论计算机科学和数学逻辑等一系列领域的数百项新数学发现后，他的担忧加剧了。在他看来，这些结果的广度和速度表明，在历史上依赖人类直觉的领域，AI 能力可以多么迅速地提升。

他举了一个上个月的例子，OpenAI 使用了 10,000 个自主 AI 智能体并行工作，在 88 小时内解决了 Navier-Stokes 方程——这是一个长期存在的数学和物理难题。

Drake 认为，这种加速让传统的数学发现方法相形见绌，并指出一旦新方法出现，长期持有的假设可能会迅速崩溃。

在技术方面的补充中，他暗示椭圆曲线密码学可能对超人数学技术特别敏感。他将曲线底层的结构化代数与旨在最小化可利用代数结构的哈希进行了对比。

Buterin 将警告延伸至基于格的密码学

Buterin 的回应将焦点从椭圆曲线扩展到了其他密码族。他承认了普遍观点，即如果椭圆曲线被破解，哈希可能仍然安全，而基于格的系统可能会继续抵御量子攻击。但他对这一框架提出了质疑。

Buterin 写道：“到目前为止，大多数人都处于‘椭圆曲线被破解，哈希安全，格安全’的思考模式中。”他补充说，由于 AI 驱动的数学进步，基于格的密码学的实际安全性在未来两年内“很有可能”面临“严重打击”。