Vitalik Buterin 称AI工具追踪其匿名以太坊工作_新闻

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Vitalik Buterin 称AI工具追踪其匿名以太坊工作

2026-07-07 20:37:40

以太坊联合创始人Vitalik Buterin确认AI工具成功识别其匿名身份

以太坊联合创始人Vitalik Buterin已确认，Co-Invest首席执行官Franklyn Wang通过AI辅助分析，准确识别出他匿名撰写了EIP-7503的重写版本。这一结果源于Buterin本月初发起的一项公开挑战——他质疑当今的AI工具是否真的能可靠地解除在线匿名状态。

Wang表示，识别成功并非依赖文档表面的措辞，而是基于解释数学及技术概念时所使用的底层推理模式。这表明，即使是刻意的伪装——例如将内容从另一种语言翻译而来——也可能无法完全保护匿名技术贡献。

关键要点

Buterin确认了Wang的系统成功将匿名EIP-7503重写版本的作者锁定为他本人。Wang的解释强调了推理与解释结构本身，而不仅仅是写作风格。此次测试源于Buterin对AI能否切实实现作者去匿名化的质疑。Wang引用的先前研究指出，大型语言模型能够从非结构化文本中大规模执行去匿名化操作。

一场高规格的去匿名化测试

Buterin于6月22日发布的帖子在加密社区中显得不同寻常：他并未捍卫自己的隐私，反而主动就自己过去的匿名行为设置了一个谜题。他表示自己曾用化名发布了一份对以太坊“重要性中等”的文档，并邀请公众找出它。这一前提植根于科技界的一场更广泛辩论：大型语言模型能否通过写作推断身份。尽管在开源和技术生态系统中匿名仍然常见，但一些分析人士认为，随着AI模型在从文本中提取模式方面日益精进，假名参与可能会变得越来越难以维持。

这一问题因苏黎世联邦理工学院与Anthropic的研究人员今年2月发表的一篇论文而更加尖锐。该研究指出，大型语言模型能够通过识别非结构化文本中的身份相关信息、生成候选匹配项，再对最可能的作者进行推理，从而在规模上实现实用的在线去匿名化。研究还声称其表现优于传统的去匿名化技术。

Wang的分析方法据称如何运作

在Buterin发出挑战两周后，Wang在X平台上发文称，他的提交成功识别了匿名EIP-7503重写版本的作者。他表示，文档作者为了隐藏身份，先用中文写作，再通过机器翻译进行伪装。然而，据Wang称，系统发现的“破绽”并非来自作者的用词选择。“那份文档是他匿名的EIP-7503重写版本，他通过先用中文写再机器翻译来隐藏身份，”Wang在Buterin确认结果后于周一发布的X帖子中写道，“破绽不在用词，而在于推理模式。”Wang进一步指出，Co-Invest系统基于对27份文档的分析，将Buterin列为2024年12月匿名EIP-7503重写版本最可能的作者，置信度约为20%——比排名第二的候选人高出约10倍。

Buterin的伪装为何未能奏效

在Wang识别出身份后，Buterin透露了更多他试图掩盖作者身份的细节。他说自己先用中文写下匿名重写版本，然后用Qwen 2.5翻译成英文，再手动修正译文，目的是让文风更难被归因。Buterin随后的解释表明，这种策略针对的是错误的表层。他写道，AI识别出的“风格线索”与智力习惯有关——特别是数学与算法解释的风格——而非散文本身。换句话说，虽然翻译和编辑文章可以改变措辞与表达，但可能无法消除写作者在构建解释和得出技术描述时更深层的模式。他补充道，那些推理层面的信号“绕过了”他的伪装策略——而他的策略仅限于掩盖散文层面。

早期尝试的局限与启示

去匿名化的争论并不新鲜，但本案提供了一个真实世界的数据点，因为它与Buterin公开提出的问题直接相关。这一事件也与加密AI领域早前的工作产生了交集。Lighter公司首席执行官Vladimir Novakovski周一表示，他于2023年与Wang合作开展了一个项目，试图通过匹配密码学研究中的写作风格来识别比特币创始人中本聪。Novakovski称，那次尝试未能得出高置信度的结果。据Novakovski介绍，Wang后来将类似方法应用于Buterin的匿名挑战——而这次识别得到了测试对象的确认。这一区别至关重要：它意味着，尽管基于AI的作者推断在某些情况下可能不可靠，但当文本和任务条件允许模型捕捉一致的解释模式时，它可能变得更加准确。这也突显出“去匿名化”并非单一技术；其表现可能因语言、文档类型、候选集大小以及作者的推理在写作中暴露的程度而有所不同。

对加密构建者与贡献者的意义

在开源和标准工作领域——提案、研究笔记和技术解释常常公开流传——假名作者身份可以保护个人免受骚扰、减轻声誉压力，并鼓励坦诚的实验。然而，如果AI系统能够通过追踪推理模式来归因作者身份，那么匿名性可能比许多贡献者想象的更加脆弱。与此同时，这一事件并不证明每一份匿名贡献都注定被识破。早前针对中本聪的归因尝试据报道未能达到高置信度，而在实践中，去匿名化的效果很可能取决于模型能否轻易从文本中提取稳定、与身份相关的信号。对于投资者、交易者和生态系统参与者而言，更广泛的启示是：AI的能力正日益超越内容生成，进入来源分析领域——尤其是在推理需要明确阐述的技术领域。这种转变可能会影响社区如何看待公共文档中的隐私与风险。

读者应关注类似挑战——尤其是涉及不同文档格式、语言或候选集的情况——是否会持续证实或反驳Wang的方法，以及社区是否会调整关于以太坊标准及其他技术工作流程中匿名性的规范。

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