Бутерин считает, что ИИ и формальная верификация помогут защитить Ethereum от взломов

Современные инструменты на базе ИИ помогают:

• генерировать реализацию кода,
• формулировать спецификации,
• строить математические доказательства, необходимые для проверки.

Это снижает барьер входа, из‑за которого раньше формальная верификация применялась только в небольших и очень специализированных проектах.

Эксперименты с ИИ‑разработкой также показывают, насколько быстро сегодня можно создавать сложные системы. В одном из экспериментов, на который ссылался Бутерин, с помощью агентного кодирования был создан прототип клиента Ethereum примерно на 700 000 строк кода всего за несколько недель, причём он уже синхронизировался с основной сетью.

По мнению Бутерина, рост продуктивности благодаря ИИ должен идти не только на ускорение разработки, но и на усиление безопасности — включая более глубокое тестирование и формальную проверку кода.

Какие части дорожной карты Ethereum выиграют больше всего

Некоторые элементы будущих обновлений Ethereum особенно сложны и критичны с точки зрения безопасности, поэтому именно они могут сильнее всего выиграть от формальной верификации.

ZK‑EVM и инфраструктура zero‑knowledge

Долгосрочная стратегия Ethereum делает большую ставку на технологии доказательств с нулевым разглашением. Ожидается, что ZK‑EVM может стать одним из основных механизмов проверки сети примерно к 2028 году.

Поскольку криптографические схемы и ZK‑цепочки чрезвычайно сложны, их формальная верификация может значительно снизить риск катастрофических ошибок в реализации.

Безопасность базового протокола

Согласно дорожной карте, ключевые цели Ethereum — безопасность, децентрализация и контроль пользователей.

Формальная верификация может усилить эти принципы, гарантируя, что логика консенсуса, реализации клиентов и криптографические алгоритмы работают строго так, как задумано протоколом.

Инфраструктура масштабирования

В ближайшие годы разработчики планируют улучшить масштабируемость и увеличить вычислительную пропускную способность сети с помощью новых обновлений протокола.

Низкоуровневый код, отвечающий за производительность, особенно чувствителен к скрытым ошибкам — поэтому математически проверенные реализации здесь могут дать серьёзный выигрыш в надёжности.

Абстракция аккаунтов и функции приватности

Ethereum также планирует расширить поддержку смарт‑контрактных кошельков, механизмов приватности и account abstraction.

Эти системы включают сложную логику авторизации, проверки транзакций и криптографических доказательств — области, где формальная верификация помогает гарантировать корректность реализации.

Подготовка к постквантовой криптографии

Исследователи Ethereum уже рассматривают ранние шаги по подготовке к эпохе квантовых вычислений.

Любой переход на новые криптографические алгоритмы связан с повышенным риском ошибок, поэтому формально проверенные реализации могут сыграть ключевую роль в безопасности такого обновления.

Ограничения и риски даже при использовании ИИ

Бутерин не считает формальную верификацию с помощью ИИ универсальным решением.

Главное ограничение — математическое доказательство подтверждает только те свойства, которые разработчики явно сформулировали. Если сама спецификация содержит ошибку или в дизайне системы есть экономические уязвимости, проверка их не обнаружит.

Кроме того, остаются и практические проблемы:

• код, созданный ИИ, может содержать ошибки;
• необходимы человеческий аудит и тестирование;
• даже проверенные компоненты могут взаимодействовать с непроверенными частями системы.

Бутерин также предупреждал, что быстро сгенерированные ИИ‑реализации могут содержать «существенные баги», поэтому перед использованием их необходимо тщательно тестировать и проверять безопасность.

Более широкая картина

Развитие искусственного интеллекта может не только усиливать защиту, но и помогать злоумышленникам быстрее находить уязвимости в сложных программных системах. Это повышает важность более строгих методов безопасности, включая математически проверенный код.

По сути, аргумент Бутерина заключается в следующем: если блокчейн‑инфраструктура управляет активами на миллиарды долларов, она должна стремиться к максимально возможному уровню гарантии безопасности.

Если ИИ сможет автоматизировать сложные этапы формальной верификации, то в будущем ключевые элементы криптоинфраструктуры могут быть не просто протестированы, а математически доказано корректными — по крайней мере для тех свойств, которые разработчики могут формально определить.