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

Ошибки в программном коде остаются одним из самых серьёзных технических рисков для Ethereum и других блокчейн‑систем. По мнению сооснователя Ethereum Виталика Бутерина, важным инструментом защиты может стать сочетание искусственного интеллекта и формальной верификации — метода, при котором корректность программы доказывается математически.

Идея заключается в том, что разработчики не просто тестируют код и проводят аудит, а заранее доказывают, что критические части протокола или смарт‑контрактов удовлетворяют строго определённым свойствам безопасности.

Недавние достижения в области ИИ‑инструментов для программирования и систем автоматических доказательств делают такой подход намного более реалистичным, чем ещё несколько лет назад.

Суть подхода: математически доказать корректность кода

Бутерин описывает модель разработки, при которой код пишется на очень низком уровне — например, в EVM‑байткоде, ассемблере или в формальных системах вроде Lean — а затем его корректность проверяется с помощью автоматически проверяемых математических доказательств. Эти доказательства подтверждают, что программа действительно выполняет те свойства, которые от неё ожидаются.

Проще говоря, вместо того чтобы просто надеяться, что код работает правильно после тестирования, разработчики могут доказать ключевые свойства именно того кода, который будет запущен в сети.

Это важно, потому что одной из главных технических угроз для Ethereum давно считаются ошибки, скрытые глубоко в коде смарт‑контрактов или в самом протоколе. Использование ИИ для поиска уязвимостей и помощи в формальной верификации может помочь обнаруживать такие проблемы до того, как ими воспользуются злоумышленники.

Почему именно сейчас это становится практичным

Формальная верификация существует уже десятилетия, но исторически она была крайне сложной и трудоёмкой для разработчиков. Бутерин считает, что ИИ может изменить ситуацию.

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.