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以太坊联合创始人维塔利克·布特林认为，通过人工智能技术实现数学验证的软件，有望开启加密货币系统乃至更广泛互联网基础设施安全的新纪元。
在他个人博客发布的文章中，布特林详细阐述了人工智能如何能够显著降低开发者编写代码及进行严格数学验证的难度。
何谓人工智能验证？
这项被称为“形式化验证”的技术，利用可通过数学检验的证明来判断软件行为是否符合预期。尽管相关研究已持续数十年，但人工智能的最新进展使得生成代码及其数学证明的过程变得更为实用高效。
布特林特别指出，以太坊的基础设施、零知识证明、新一代共识机制以及抗量子密码学等技术，将可能从这种先进的验证方法中获益最多。
加密生态面临的安全挑战
在加密货币领域，智能合约屡次出现严重安全漏洞，导致数以百万计的资金损失。去中心化金融协议遭受的攻击表明，软件缺陷可能令大量用户资产面临风险。
布特林警示称，“程序代码中的漏洞令人担忧”，并提醒如果软件管理着区块链资产或支撑着复杂的密码学流程，相关风险将会更加严峻。
部分安全研究者认为，人工智能生成更复杂代码的能力实际上可能削弱整体系统安全性，使得全面审计所有代码变得几乎不可能。但布特林坚持认为，人工智能能让开发者领先于攻击者，在漏洞被利用前及时发现并修复。在他看来，若能妥善应用，人工智能与数学验证的结合将成为网络安全领域的重要飞跃。
数学验证的局限性
然而形式化验证并非万能。即使经过数学证明的系统，也可能因开发者验证了错误的前提假设或忽略硬件层问题而失效。在实际应用中，对复杂系统的每个组件进行彻底验证往往难以实现。
布特林强调，尽管人工智能能快速生成海量代码，但这常以牺牲准确性为代价。用他的话说，“形式化验证重新获得了失落的可靠性……人工智能将产生大量混乱的代码，但这同时也意味着网络安全拥有乐观的未来。”
布特林的观点表明，人工智能有望在软件开发与验证领域引发革命性变化，特别是在去中心化金融应用中，这将推高整个行业的安全标准。对于初次接触该领域的读者而言，“形式化验证”指一套通过严谨数学方法证明程序是否按预期运行的技术，这对关键基础设施软件至关重要。
布特林最后提醒，不应指望人工智能与数学验证的结合能独自提供绝对安全，但他补充说，这种融合有望开创软件安全的新范式。
