人工知能はカスタマーサービスから医療研究に至るまで、ほぼすべての業界に影響を及ぼしつつあり、それに伴い暗号資産分野では繰り返し同じ問いが浮上する。AIはいずれビットコインをハッキングできるのか？短い答えは「ノー」だ。少なくとも多くの人が想像するような形では不可能である。ビットコインの中核的なセキュリティは、今日のAIシステムにはショートカットできない数学に基づいている。AIが変化させるのは、ビットコインを保有する「人間」を標的とする攻撃の有効性である。

ビットコインは80,874ドルで取引されており、時価総額は約1.6兆ドルに達し、グローバル金融における最も魅力的な標的の一つとなっている。しかし、AIの急速な進展にもかかわらず、ネットワークを支える暗号技術を破ったAIシステムは存在しない。その理由を理解するには、ビットコインの実際の仕組みを詳しく見る必要がある。

AIがビットコインを単純にハッキングできない理由

ビットコインの所有権は秘密鍵によって定義される。秘密鍵は、推測不可能なパスワードのように機能する数値の列だ。ユーザーがビットコインを送金する際、ソフトウェアは秘密鍵を使ってデジタル署名を作成する。これは所有者が送金を承認したことの数学的な証明であり、ネットワークは秘密鍵そのものを見ることなく署名を検証できる。

公開鍵から秘密鍵を導出するには、楕円曲線の数学的問題を解く必要がある。米国政府のデジタル署名標準（FIPS 186-5）は、ECDSA（Elliptic Curve Digital Signature Algorithm）として知られるまさにこのクラスの暗号技術を対象としている。既知のいかなるアルゴリズムも、AIを活用したものかどうかにかかわらず、今日のハードウェアでは実用的な速度でこの問題を解くことはできない。ECDSAはビットコイン固有のものではなく、同じ署名方式がインターネットのセキュリティインフの多くでデジタル署名を保護しており、真の突破があれば暗号資産をはるかに超えて影響が及ぶだろう。

署名に加え、ビットコインはプルーフ・オブ・ワークによって取引履歴を保護している。新しいブロックごとに、マイナーは毎秒数十億の組み合わせを試行して特定の数値を見つける必要があり、ネットワークは最も長いチェーンを有効な履歴として扱う。この履歴を書き換えようとする攻撃者は、すべての正直なマイナーを合わせたよりも多くの計算能力を掌握しなければならない。AIはパターン認識に優れているが、暗号学的ハッシュの総当たり攻撃は根本的に異なる種類の問題であり、知性ではなく計算能力によってのみ対処できるものだ。

ビットコイン自身の歴史もこの点を裏付けている。実際の脆弱性は暗号技術の破られからではなく、コーディングのミスから生じてきた。2010年8月、ビットコインの歴史において「value overflow incident（値オーバーフロー事件）」として知られるソフトウェアのバグにより、単一の取引が1840億BTCを無から生成することが可能になった。開発者は問題を特定し、5時間以内に修正をリリースし、コミュニティは正しいチェーンを再構築した。この事件は人間のエンジニアリングの失敗であって暗号技術の失敗ではなく、AIは一切関与していなかった。

現代のAIは説得力のあるテキストや画像を生成し、反復作業を自動化し、大規模データセットからパターンを見つけ出す。しかし、これらの能力のいずれも、秘密鍵の導出やビットコインのプルーフ・オブ・ワーク要件を上回るための既知の近道を提供しない。AIがビットコインをハッキングできるというのは、非常に高速な電卓が錠前を開けられると言うようなものだ。道具が任務に合っていないのである。

AIがより危険にするビットコインのリスク

状況が複雑になるのは、人間のレイヤーにおいてだ。AIはビットコインのプロトコルを破ることはできないが、ビットコインを保有する人々への攻撃を大幅に効果的にすることができる。

窃盗はすでに重大な問題だ。Chainalysisによると、2024年に盗まれた暗号資産は22億ドルに上り、前年比約21%の増加となった。窃盗の内訳は示唆的であり、2024年に盗まれた暗号資産の43.8%が秘密鍵の漏洩によるものだった。攻撃者はビットコインの数学を破っているのではなく、それを解錠する鍵を盗んでいるのである。

AIは、まさにそれらの鍵を盗むために使われる手口を加速させる。かつては明白な文法ミスを含んでいたフィッシングメールが、今信頼できる友人や取引所からのメッセージのように読める。AIは声をクローンし、偽のカスタマーサポートチャットを生成し、被害者が信頼する人物の説得力のある動画を作り出すことができる。これらのツールは、人間のチームだけでは管理できない規模で欺瞞を拡大する。自動偵察ツールは、露出したウォレットファイル、使い回されたパスワード、脆弱なセキュリティ設定を数千の標的に対して同時にスキャンできる。Chainalysisはまた、AIがセクストーションを含む個別化された詐欺キャンペーンに使用されているとも指摘している。

弱点はほとんどの場合、ビットコインそのものやその数学的基盤ではなく、ビットコインを取り巻く人やサービスにある。実際のインシデントが発生するのは、ベースプロトコルではなく、ウォレットやソフトウェアレイヤーでの著名な署名脆弱性である。Ledgerに関するイーサリアム（ETH）署名の欠陥とされる最近の事例は、破られた暗号技術ではなく実装上のバグが現実世界のリスクを生むことを示している。同様に、ビットコインの取引プライバシーツールに関する規制の取り組みも、ネットワーク自体を解読することではなく、ユーザーの行動とサービス仲介者に焦点を当てている。

実用的な防御策は明快だ。シードフレーズ（ウォレットを復元できる12または24の単語）は、いかなる理由があっても誰とも共有しないこと。クリックや返信の前に、URLや連絡先の情報を独自に確認すること。大きな保有量にはハードウェアウォレットを使うこと。これにより秘密鍵がオフラインに保たれ、ソフトウェアベースの攻撃の届かない場所に置かれる。すべての取引所アカウントで強力な二要素認証を有効にすること。AIはソーシャルエンジニアリングをより速く、より説得力のあるものにするが、こうした基本的な習慣が依然としてほとんどの攻撃を防いでくれる。

量子コンピューティングが別の問いである理由

人々はしばしばAIと量子コンピューティングを混同するが、両者は根本的に異なる技術だ。AIはパターンマッチングと自動化を向上させる。量子コンピューティングは、量子力学的性質を利用して、古典コンピュータでは極めて困難な特定の計算を実行する。

十分に強力なフォールトトレラントな量子コンピュータは、理論上、ビットコインが使用するクラスを含一部の公開鍵暗号システムを脅かす可能性がある。これは暗号学者が真剣に受け止めている現実の長期的な検討事項だ。同時に、ビットコインを脅かすのに必要な規模での実用化までは数十年を要し、必要となった場合に備えて署名方式をアップグレードすることでビットコイン開発コミュニティが対応できる問題でもある。こうした移行のための標準の基盤はすでに存在する。NISTは2024年に最初の finalized post-quantum 暗号標準を公開し、実装者にリファレンス設計を提供している。ただし、ビットコインレベルでの変更は、引き続きプロジェクトの公開改善提案プロセスを経る必要があり、これは歴史的に、有効化前に開発者、マイナー、ノード運営者の広範な合意を必要としてきた。

現在のAIツールは、ビットコインの暗号技術に対してそのような理論的脅威を提供しない。2つの技術の混同が誇張された見出しを生んでいるが、両者は別個の議論に属する。量子リスクは将来のプロトコルの問題であり、AIリスクは現時点でのユーザーセキュリティの問題だ。プロトコルリスクを追跡する読者が注目すべきシグナルは、標準化団体とビットコイン改善提案であり、AIモデルのリリースではない。

本稿の執筆時点でFear and Greed Indexは54（中立）に位置しており、市場は差し迫った暗号技術上の脅威を織り込んでいないことを示唆している。プロトコル側ではその平穏は正当化される。緊急性があるのはユーザーレベルだ。鍵を守り、すべての連絡を検証し、ウォレットへのアクセスを求める予期しないメッセージはすべてソーシャルエンジニアリングの試みとして扱うこと。AIはそれらの試みをより説得力のあるものにするが、良い習慣がそれを生き延び可能にする。

免責事項：本記事は情報提供のみを目的としており、金融または投資に関する助言を構成するものではありません。暗号資産およびデジタル資産市場には重大なリスクが伴います。意思決定の前に必ずご自身で調査を行ってください。