Doug Colkitt：AI会攻破加密货币吗？“堡垒模式”与Y2K类比
摘要
- Doug Colkitt认为，AI在数学上的跃迁意味着不确定性进入新阶段，而不是证明加密货币会在数月内被攻破。 模型已经从 SAT 和奥数式题目推进到 Erdős 问题、据称解决 Navier–Stokes，以及 OpenAI 一次性发布跨多个领域的 400 道开放问题。关键担忧是，在没人知道这些长期以来被认为困难的问题会以多快速度失守时，“所有下注都不再作数”。
- Justin Drake提出的“堡垒模式”针对的是一种真实的密码学不对称，但Doug认为以今天的情况看，这一方案过于激进。 椭圆曲线和格密码系统可能藏有可利用结构，而哈希相对更像“暴力穷举、没什么花样”。因此，Drake提议把公钥藏在哈希后面，并在每笔交易后把资产转到全新地址。
- 签名层面的突破威胁远不止代币余额。 Doug表示，伪造签名可能让攻击者冒充网站和消息发送者、扰乱银行App，还能伪造验证者身份，让权益证明链随意重组。他的严厉判断是：“我们熟知的互联网，某种程度上已经坏了。”
- Doug的基准情景是渐进式迁移，更接近Y2K漏洞修复，而不是一夜之间的灭绝事件。 哈希签名已经提供了一条退路，但使用麻烦，尺寸甚至可能大到一笔Solana交易都装不下。决定性变量是速度：几年足以协调升级，几周可能不行。
- 他不太相信OpenAI已经秘密破解离散对数或椭圆曲线，因为AI在数学上的标志性成果仍然狭窄且只是渐进式推进。 模型“非常非常擅长完成清单上的一项”，往往只是略微越过理论门槛，短期没有实际用途。他认为突然出现一个能在现实中运作的密码学突破并非不可能，但“相当不太可能”。
- AI在削弱密码学之前，可能先增强加密货币安全性。 形式化验证可以把程序要求转化为定理，并证明代码符合要求，直击Doug认为当下最大风险的智能合约漏洞。他认为这可能带来所谓的“完美安全”，并提到Zcash中的形式化验证工作以及他自己基于Lean的EVM AMM。
- 真正可执行的防御是常规操作安全，而不是不断迁移钱包。 Doug建议将大部分资金放在2-of-3多重签名中——Solana上用Squads，Ethereum上用Gnosis Safe——并搭配两只采用不同技术栈的硬件钱包和一个可信的移动钱包。与其认为今天AI会破解你的资产，不如说你更可能在尝试堡垒模式时操作失误，把币弄丢。
精读
1. AI从竞赛数学走向开放研究
Doug梳理了AI从SAT题、AMC和国际数学奥林匹克竞赛题，逐步推进到具有挑战性的Erdős问题的过程。他说这些题确实难，但未必特别重要。
在他看来，真正“鸣枪示警”的是AI解决了Navier–Stokes，这是7道100万美元千禧年大奖难题之一，此前7道中只有1道被解决。他强调，尽管构造范围狭窄、没有即时实际应用，这项成果在技术上仍意义重大。
随后，OpenAI一口气抛出400道开放数学问题。Doug认为，比数量更重要的是广度：模型此前在不同子领域表现参差不齐，如今却突然“好像什么都会了”。
他认为，这一转变主要来自思维链推理，以及在可验证奖励上进行强化学习，而不是某个神奇发现。基础模型仍然只是“自动补全……超级加强版”，但现在能写出推理过程、检查答案，并在答案可验证的问题上通过反复试错逐步优化：“数据加规模等于智能”（data plus scale equals intelligence）。
2. 密码学依赖的硬度假设突然被重新定价
现代密码学依赖被认为很难的运算，尽管这种难度并不总是得到证明。过去数学进展的速度让人觉得，这类难题短期内不太可能被攻破；离散对数就是一例。AI则扩大了未来1-2年内可能结果的波动区间。
Doug认为Justin Drake把“几个月，而不是几年”（months, not years）说得太满，但认可这一警告背后的逻辑。椭圆曲线和格签名背后的数学复杂性，可能藏着某种“反转它的诡异方法”；哈希的复杂度较低，更接近暴力破解。
Drake提出的“堡垒模式”利用了这一差异：Ethereum地址会对公钥做哈希，但一旦花费资产，公钥就会暴露。方案是把所有资产转入未使用地址，此后每笔交易重复操作；Doug称其“相当极端”，并怀疑今天有必要这么做。
3. 签名失守将演变成互联网级危机
Doug将影响范围扩大到加密货币之外：Zoom对话、经过认证的消息、网站和银行App，都依赖签名确认身份。如果攻击者能伪造签名，“任何人都能冒充别人”，在系统完成迁移前，人们可能只能回到线下银行办理业务。
即便单个余额仍然安全，PoS链也会遭遇二阶故障。伪造验证者签名可以任意重组链，意味着“链根本跑不起来”。Doug说Bitcoin是例外——它会继续运行的那条链——因为PoW依赖哈希而不是签名。
哈希签名提供了一条退路，Doug认为许多军方系统已经转向这类方案，NIST也在推动。缺点在运营层面：签名“真的很大”，也“麻烦得要命”——大到一份签名甚至放不进一笔Solana交易。
4. Y2K类比下，时间成为决定性变量
Doug记得，当年有85%-90%的人认为Y2K会平稳度过，约10%的人则囤积食物。结果平静并不意味着威胁是虚构的：“人们花了很多钱修复那些Y2K漏洞。”
他对加密货币的对应判断取决于突破来得快还是慢。若突破在几年内逐步展开，网络有时间采用哈希签名；若在可被利用前1个月才公布，几乎没有准备窗口。一周级别的跃迁看起来“非常不可能”，几个月仍然存疑，几年则足以提前准备。
秘密的OpenAI突破无法完全排除，但Doug看不到支持这一判断的模式。现有成果通常只是“非常非常小地”跨过一道边界；能带来即时实际后果的椭圆曲线破解，则代表完全不同的能力层级。
早期预警可能来自安全性较低的“金丝雀”：例如用96位而不是256位的构造锁住1万美元。攻击者如果能力逐步提升，应该会先收割这些低垂果实，再去碰更强的系统——这会是让Doug意识到“糟了，我得进入堡垒模式”的信号。
5. AI近期回报在于更好的代码与实用数学
在写过涉及数百万美元资金的代码后，Doug真正睡不着觉的风险仍然是智能合约错误。形式化验证让开发者把所需行为编码为定理，并证明实现符合这些定理，从而把此前对人类来说过于枯燥、耗时、冗长的工作变得可行。
他提到Zcash的新隐私池，以及自己完全用Lean编写的EVM AMM，作为早期案例。启用隐私池的Zcash在末日场景下也可能相对更具防御性，因为观察者看不到暴露在外的签名；但Doug也承认，基于Merkle树的保护仍可能无法阻止共识机制崩溃。
在人们嘲笑OpenAI对整数乘法的改进“在宇宙尺度上都不实用”后，Doug用这个问题测试AI的研究价值。他称OpenAI的形式大约为
2^1.82m − 1.82，自己改写后为2^1.34m——缩减幅度巨大，但结果仍然是天文数字。转录中还单独出现了“1 over 2^82”这一表述，因此规范化后的数字并不明确；据称其他人做到了2^16，但他也说自己需要核实。在这些“金丝雀”都没有被攻破之前，他的威胁模型仍然很普通：朝鲜黑客攻击、计算机零日漏洞和钱包失陷。他自己的2-of-3多重签名配置分散了硬件和软件故障风险；而他的早期项目Baranos AI正在探索由AI裁决预测市场结果。