以太坊创始人之一 Vitalik Buterin 否认了日益强大的人工智能将使网络安全难以为继的观点。他提出，更强的数学验证可以使关键软件更难被利用，并最终让防御方占据优势。这个问题在加密领域尤为重要，因为软件缺陷可能直接使用户资金面临风险，而 Buterin 给出的回应不止是论证。

“ increasingly common take that AI hacking means cybersecurity is doomed. I disagree. I think cybersecurity is naturally defense-favoring once people get their shit together. And anyone who continues to hold cryptocurrency (including me, ~90% of my net worth) is implicitly…” — vitalik.eth (@VitalikButerin)，2026年9月16日

https://x.com/VitalikButerin/status/2100337594722890145?ref_src=twsrc%5Etfw

Buterin 的加密货币持仓 reflects a security bet

Buterin 将他继续持有加密货币视为对数字系统安全性的押注。他表示，其个人净资产约有 90% 以加密货币形式持有，这意味着他的持仓也是对那些试图破坏这些系统之人的个人下注。在已部署代码的缺陷可能直接转化为用户损失的领域，这一表述将他自身的资产负债表与他所主张的安全观点联系在一起。

他表示，自己并非仅仅依赖防御方比攻击者更早发现漏洞。相反，他指向的是一种逐步的转变，即证明软件符合明确定义的安全规则。这一方法对区块链系统尤为相关，因为代码通常公开运行，软件缺陷可能影响钱包、智能合约、跨链桥、验证者乃至整个网络。

Buterin 引用了高级数学定理证明作为 AI 未来可以做出贡献的领域。在他看来，能够解决极复杂数学问题的 AI 工具，也可以帮助求解软件系统的形式化安全规范。

形式化验证与加密安全

形式化验证不同于传统的代码测试，因为它旨在证明已定义的属性成立，而不仅仅是在选定条件下寻找故障。传统的安全测试可能审计、模拟以及通过攻击搜索来查找漏洞。形式化验证则从陈述系统必须保证的精确需求开始，然后进行数学检验以确定系统是否满足该需求。

在实践中，构建此类证明所需的工作量意味着该技术主要应用于被判定为关键的少量组件，而大多数软件仅由传统测试覆盖。Buterin 指出，定义安全需求本身就并非易事。一个协议或许能阻止未经授权的访问，但仍可能容易受到伪造、重放攻击、拒绝服务攻击或依赖组件故障的影响。因此，证明一个属性并不一定表明整个系统是安全的。

以太坊需要更广泛的系统验证

仅验证少数被认为关键的组件对加密网络而言可能并不足够。配套软件——包括数据库、网络层、缓存和库——也可能构成攻击面的一部分。

Buterin 认为，现代 AI 或许能够更快地验证完整程序的更大范围。这可以减少对“安全研究人员会在攻击者发现之前识别出所有可利用漏洞”这一假设的依赖。

AI 赋能的攻击与防御

在安全评估期间，AI 系统访问现实世界第三方系统的能力也引发了担忧。据来源报道，Anthropic 已观察到一些实例，说明了这一发展的严重性。其结果是自动化攻击与自动化防御之间不断加速的较量。

Buterin 为以太坊提出的应对方案并不只是部署更多 AI 驱动的漏洞扫描器。他主张编写具有精确安全属性、且越来越能够被机器证明的软件。

这种做法可能改变加密货币安全领域的平衡。与其让攻击者凭借 AI 辅助手段占据优势，更广泛的机器可验证证明可以巩固防御方的地位。Buterin 更宏观的论点是，AI 辅助的形式化验证不仅对以太坊重要，对隐私技术和密码学也同样重要。机器辅助证明能否从验证孤立属性扩展到覆盖完整系统，是其“防御占优”论证成败的关键，也是这一论辩展开过程中最值得关注的发展。