بوتيرين يحذر من أن استغلالات الذكاء الاصطناعي قد تدفع العملات المشفرة إلى عصر الإثباتات الرياضية

فيتاليك بوتيرين قال إن التقدم في artificial intelligence could reshape how crypto systems are attacked والدفاع عنها قد يدفع البنية التحتية نحو برمجيات مُتحقَّقة رياضياً.

مقال بوتيرين يوضح تهديد الذكاء الاصطناعي

الشريك المؤسس لإيثريوم argued أن increasingly powerful AI models ستجعل من الأسهل بكثير اكتشاف الثغرات واستغلالها في البرمجيات المعقدة.

واعتبر بوتيرين أن الأخطاء في بنية العملات المشفرة التحتية تصبح أكثر إثارة للقلق عندما تبدأ أدوات الذكاء الاصطناعي بأتمتة اكتشاف الثغرات، وهو قلق يتردد صداه في مجتمع باحثي الأمن.

ركز بشكل خاص على بنية إيثريوم (ETH)، وآليات الإجماع، والتشفير ما بعد الكمي كأهداف ذات أولوية لتعزيز الدفاعات.

بدلاً من الاعتماد على عمليات التدقيق التقليدية، said بوتيرين إن على المطوّرين اعتماد التحقق الشكلي، وهو أسلوب يثبت رياضياً أن الشيفرة تعمل كما هو مقصود ضمن شروط محددة.

Also Read: Crypto Funds Bleed $1.07B As Iran Tensions End Six-Week Inflow Run

التحقق الشكلي كوسيلة للدفاع

"الذكاء الاصطناعي يمنحك القدرة على كتابة كميات كبيرة من الشيفرة على حساب الدقة، والتحقق الشكلي يعيد لك الدقة"، كتب بوتيرين.

وردّ على الباحثين الذين يجادلون بأن البرمجيات المولَّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي أصبحت مستحيلة الثقة بالكامل، مقدِّماً بدلاً من ذلك رؤية أكثر تفاؤلاً.

يعتقد بوتيرين أن البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمقترنة بأدوات التحقق يمكن أن تنتج في النهاية برمجيات أقوى من تلك التي يبنيها البشر وحدهم.

كما أشار إلى مشاريع نشطة مثل Arklib و evm-asm، التي تركز على تأمين البنية التحتية للتشفير وبرمجيات آلة إيثريوم الافتراضية.

حذّر المقال، مع ذلك، من أن التحقق الشكلي ليس حلاً سحرياً. حتى الأنظمة المُثبتة رياضياً يمكن أن تفشل عندما يتحقق المطوّرون من افتراضات خاطئة أو عندما تكون الثغرات خارج مسار الشيفرة الذي جرى التحقق منه.

سجل بوتيرين في مجال الأمن

رسم بوتيرين مستقبلاً تُركَّز فيه البنى التحتية الرقمية الحساسة في أنظمة "نواة آمنة" أصغر حجماً، معزولة ومتحققاً منها بشدة، بينما تعمل التطبيقات الأقل حساسية بصلاحيات محدودة.

الشريك المؤسس لإيثريوم عاد هذا العام مراراً إلى موضوع أمن الذكاء الاصطناعي. ففي فبراير، اقترح تقسيم مكاسب إنتاجية الذكاء الاصطناعي بين السرعة والأمان، وفي مايو أيّد أدوات التحقق الشكلي مثل Lean للتطوير عالي الضمان. يمتد أحدث منشور له بهذه الحجج إلى طرح أوسع، مقدِّماً البرهان الرياضي بوصفه الإجابة الأكثر مصداقية في مواجهة أدوات الهجوم المدفوعة بالذكاء الاصطناعي عبر سلاسل الكتل وأنظمة الإنترنت التقليدية.