OpenAI数学新突破引币圈震荡：密码学危机或提前降临？

徽声在线10月9日讯（编辑 潇湘）近日，OpenAI一次性公布数百项AI在数学领域的突破性成果，这一消息犹如一颗重磅炸弹，不仅在全球数学界引发了轩然大波，也让加密货币行业陷入了前所未有的紧张与焦虑之中……

当地时间本周三，OpenAI在GitHub这一知名代码托管平台上，发布了一批由其内部尚未公开的前沿模型所生成的数学研究成果。这些成果以722份手稿的形式呈现，覆盖了数论、代数几何等多个重要数学领域，共计377项数学成果，其中涉及了数百个长期以来悬而未决的数学开放问题。在这些成果中，不乏米尔恩理性猜想与代数特化、准黎曼假设、希尔伯特第十问题等在数学界具有举足轻重地位的重要方向。

罗格斯大学数学教授Alex Kontorovich在社交平台X上谈到黎曼猜想相关结果时，激动地写道：“如果这是人类所取得的成果，那毫无疑问，相关研究者会立刻获得菲尔兹奖。”

就在数学专家们还处于目瞪口呆、努力消化这些惊人结果的时候，部分币圈的大佬们却已经陷入了深深的焦虑之中。

币圈惊呼：是时候进入“地堡模式”了

加密货币行业的恐慌情绪始于周三。当时，区块链平台以太坊的研究员Justin Drake在社交平台X上发出紧急呼吁，他表示持有数字货币的人应该做好进入“地堡模式”(bunker mode)的准备，尽快将资金转移到新的钱包地址。

Drake之所以发出这样的呼吁，是因为他援引了OpenAI模型在解决那些被认为几乎不可能攻克的数学难题方面所展现出的强大能力。他担忧地表示，黑客未来或许能够利用这一重大进展，从区块链钱包的公钥推导出私钥。要知道，目前大多数区块链钱包通常都是依靠数学运算来确保其安全性的。

通常情况下，所有传统的加密货币钱包都依赖一个秘密的私钥来授权交易，同时通过与之对应的公钥来验证交易。从私钥推导出公钥相对容易，但从公钥反过来推导私钥的过程，在理论上几乎是不可能实现的，这也是加密货币安全性的重要保障之一。

Drake担心，随着人工智能技术的不断发展，先进的人工智能可能会发现一种前所未有的捷径，使得利用普通计算硬件逆向推导私钥成为可能。在最坏的情况下，他认为目前加密货币领域广泛使用的椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)可能在数月内，而非此前预计的数年后，就会变得不再安全。他提出这一可能性，并非是声称已经发生了经过证实的安全漏洞，而是希望提醒业界提前做好应对准备。

对于某些类型的比特币地址，未使用过的地址会通过密码学哈希隐藏其公钥，直到其中的资金被转出。因此，Drake建议大型、专业程度较高的持有者应逐步迁移至新的地址，尤其是应考虑将大部分资金转移至从未签署过交易的地址，以降低潜在风险。

Drake郑重地说道：“今天，我呼吁整个区块链行业冷静下来，开始为‘地堡模式’做准备。”

Drake还倡议大型、专业程度较高的机构率先采取行动，以身作则。Project11的“risq list”是一个非常实用的追踪工具，可用于识别公钥已经暴露的比特币地址。币安、Bitbank、Robinhood、Bitfinex和Tether等知名机构都有机会进一步强化其冷钱包的安全防护措施。

不过，Drake同时也反复警告投资者不要仓促行动。他指出，错误转移资金所造成的风险，可能比人们试图防范的假设性攻击更大。而且，他的建议并不适用于所有钱包和地址格式，投资者需要根据自身情况进行谨慎判断。

密码学危机：在量子时代来临前就已迫在眉睫？

Drake进一步指出：“OpenAI发布的新成果表明，数学超级智能的时代已经悄然到来。”

“人们常说，有些事情在一周内所发生的变化，相当于过去几十年的发展。而我们即将经历的，可能是在短短几周内便跨越数百年的数学进步。我们那些看似神奇、仅有64字节的ECDSA签名，会不会好得令人难以置信？所谓的安全性，难道一直以来都只是建立在破解方法尚未被发现的基础之上？”Drake充满担忧地称。

事实上，在过去几年里，加密圈人士一直担心量子计算机在未来将有能力破解私钥，从而对加密货币的安全性构成严重威胁。但在Drake如今看来，人工智能如今有望超越量子计算机，成为加密技术面临的首要威胁。

而在Drake发出上述警告后不久，以太坊联合创始人Vitalik Buterin也表达了自己的看法。他表示：“我不建议任何人今天就急着把资金转移到新钱包。但我们应该认真对待人工智能加速数学研究可能给密码学带来的风险，并尽可能降低自身对相关风险的暴露。这不仅包括容易受到量子计算攻击的密码学，也包括可能受到AI攻击的密码学。”

Buterin指出，从这一角度来看，新的风险主要集中在以下领域：ML - DSA、FHE以及格密码学。不幸的是，这些领域恰恰可能成为新的风险来源。

Buterin表示，迄今为止，大多数人的基本判断一直是：“椭圆曲线密码学可能被破解，哈希函数是安全的，格密码学也是安全的。”但未来两年，人工智能在数学领域的进展很可能会显著削弱格密码学在具体参数设置下所能提供的安全保障。

Buterin建议在可行的应用场景中，应优先选择基于哈希的密码学方案，而非基于格的方案。对于任何基于格密码学的方案，都应对参数设置采取更加审慎、甚至更加保守的态度，以确保加密货币的安全性。

当然，目前也有一些加密领域的其他研究人员表示，Drake的警告还为时过早，AI短期内还无法破解加密技术。

Coinbase加密学负责人Yehuda Lindell表示，目前“完全没有任何证据”表明椭圆曲线密码学的数学安全基础已经遭到削弱。

（徽声在线 潇湘）