形式化驗證其實已經存在幾十年,但一直都有個大問題:太慢、太難用。
Buterin 認為 AI 可能改變呢個局面。新一代 AI 編程工具可以:
呢啲工具可以大幅降低門檻,令過去只限少數研究型項目嘅形式化驗證,開始有機會用喺大型系統開發之中。
AI 亦顯示出開發速度已經出現巨大變化。例如有一次 AI 驅動嘅編程實驗,短短幾星期就生成咗一個大約 70 萬行程式碼嘅 Ethereum client 原型,而且同主網同步,並涵蓋路線圖中約 65 個功能。
Buterin 指出,AI 帶嚟嘅效率唔應該只係用嚟加快開發,而係應該同時投資喺安全措施,例如更深入嘅測試同形式化驗證。
Ethereum 未來幾年嘅技術路線圖入面,有幾個領域特別複雜、亦特別需要安全保障。
Ethereum 長遠方向之一係大量使用 零知識證明(ZK)技術。有報告指出 ZK‑EVM 可能喺大約 2028 年成為主要驗證方法之一。
但 ZK 系統同加密電路本身非常複雜,如果能夠透過形式化驗證去證明實作正確,就可以大幅降低致命漏洞風險。
Ethereum 的長期設計目標包括 安全性、去中心化同用戶控制權。
如果共識邏輯、客戶端實作或加密演算法能夠經過數學證明,就可以更確保協議運作完全符合設計。
近期升級重點包括提高擴容能力同提升執行效率。
呢類系統往往涉及高度優化嘅低層程式碼,而呢啲地方亦最容易出現難以察覺嘅 bug,因此非常適合用形式化驗證處理。
Ethereum 計劃進一步推動 帳戶抽象(Account Abstraction)、智能合約錢包同私隱技術。
呢些功能涉及複雜嘅交易驗證、身份驗證同加密證明,任何邏輯錯誤都可能導致安全問題,因此數學級別驗證特別有價值。
Ethereum 研究者亦開始為 後量子加密(post‑quantum security) 做準備。
每次加密算法轉換都係高風險時刻,而形式化驗證可以提供更強嘅正確性保證。
Buterin 並冇將 AI + 形式化驗證形容為萬能解決方案。
首先,形式化驗證只可以證明「開發者寫落去嘅條件」。如果規格本身設計錯誤,或者系統經濟模型有問題,驗證工具亦未必會發現。
另外亦有幾個實際風險:
Buterin 亦提醒,AI 快速生成嘅程式往往會包含「大量 bug」,因此仍然需要全面測試與安全檢查先可以部署。
另一個原因係:AI 不只幫助防禦,也可能幫助攻擊者。
Buterin 指出,愈強嘅 AI 模型可能愈容易發現複雜軟件系統嘅漏洞,令黑客更容易發動攻擊。
因此,像 Ethereum 這種管理數十億美元資產嘅基礎設施,未來可能需要更高級別嘅安全保證。
如果 AI 真係可以自動化形式化驗證中最困難嘅部分,未來嘅區塊鏈系統可能唔只係「測試過安全」,而係被數學證明為安全——至少對於開發者可以清楚定義嘅那些條件而言。