Vitalik Buterin preist künstliche Intelligenz als leistungsstarkes Werkzeug zur Stärkung der Blockchain-Abwehr durch strenge mathematische Beweise an.

Ethereum-Mitbegründer Vitalik Buterin veröffentlichte am 18. Mai 2026 einen Blogbeitrag auf vitalik.eth.limo. Darin argumentiert er, dass die KI-gestützte formale Verifizierung zu einem der wichtigsten Instrumente der Cybersicherheit werden wird. Bei der formalen Verifizierung handelt es sich um eine Methode, die mithilfe mathematischer Beweise bestätigt, dass sich Software genau wie beabsichtigt verhält. Buterin gibt an, dass die Kombination von KI und formaler Verifizierung Entwicklern helfen wird, Schwachstellen zu finden, bevor es Angreifer tun.

Claude Mythos als Beispiel für KI-Leistung genanntButerin nennt Claude Mythos, ein von Anthropic entwickeltes KI-Modell, als Beispiel für immer leistungsfähigere KI-Systeme. Er argumentiert, dass solche Systeme die Entdeckung und Ausnutzung von Schwachstellen beschleunigen können. Claude Mythos ist ein echtes Vorbild. Anthropic bestätigte seine Existenz nach einem versehentlichen Datenleck im März 2026. Eine Vorschau des Modells wurde im April 2026 für ausgewählte Partner veröffentlicht.

Buterin nennt Grenzen der formalen Verifizierung. Buterin betont, dass die formale Verifizierung nicht alle Risiken ausschließt. Proof-Systeme können kritische Annahmen übersehen oder Hardware-Schwachstellen und angrenzende Angriffsflächen nicht abdecken. Er warnt außerdem davor, dass KI die Hürde für die Generierung großer Softwaremengen senkt. Dies erhöht das Risiko, dass unsicherer oder schlecht verstandener Code in Produktionssysteme gelangt. Trotz dieser Einschränkungen argumentiert Buterin, dass der Ansatz das Katastrophenrisiko im Vergleich zur herkömmlichen Softwareentwicklung verringert.

Das Arklib-Projekt zielt auf eine verifizierte STARK-Implementierung ab. Buterin hebt Arklib als konkretes Beispiel für formale Methoden hervor, die auf Ethereum angewendet werden. Arklib ist ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, eine vollständig formal verifizierte Implementierung eines STARK-Proof-Systems zu erstellen. Ein STARK ist eine Art kryptografischer Beweis, der in der Skalierungsinfrastruktur von Ethereum verwendet wird. Die Ethereum Foundation finanzierte Nethermind, um Arklib durch die Formalisierung des FRI-Protokolls im Lean-Proof-Assistenten zu erweitern. Buterin verweist auch auf formal verifizierte Implementierungen der Ethereum Virtual Machine, die direkt in der RISC-V-Assembly geschrieben wurden. Als Beispiel für immer leistungsfähigere KI-Systeme nennt Buterin Claude Mythos, ein von Anthropic entwickeltes KI-Modell. Er argumentiert, dass solche Systeme die Entdeckung und Ausnutzung von Schwachstellen beschleunigen können. Claude Mythos ist ein echtes Vorbild. Anthropic bestätigte seine Existenz nach einem versehentlichen Datenleck im März 2026. Eine Vorschau des Modells wurde im April 2026 für ausgewählte Partner veröffentlicht.

Das Arklib-Projekt zielt auf eine verifizierte STARK-Implementierung ab. Buterin hebt Arklib als konkretes Beispiel für formale Methoden hervor, die auf Ethereum angewendet werden. Arklib ist ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, eine vollständig formal verifizierte Implementierung eines STARK-Proof-Systems zu erstellen. Ein STARK ist eine Art kryptografischer Beweis, der in der Skalierungsinfrastruktur von Ethereum verwendet wird. Die Ethereum Foundation finanzierte Nethermind, um Arklib durch die Formalisierung des FRI-Protokolls im Lean-Proof-Assistenten zu erweitern. Buterin verweist auch auf formal verifizierte Implementierungen der Ethereum Virtual Machine, die direkt in der RISC-V-Assembly geschrieben wurden. Buterin betont, dass eine formelle Überprüfung nicht alle Risiken ausschließt. Proof-Systeme können kritische Annahmen übersehen oder Hardware-Schwachstellen und angrenzende Angriffsflächen nicht abdecken. Er warnt außerdem davor, dass KI die Hürde für die Generierung großer Softwaremengen senkt. Dies erhöht das Risiko, dass unsicherer oder schlecht verstandener Code in Produktionssysteme gelangt. Trotz dieser Einschränkungen argumentiert Buterin, dass der Ansatz das Katastrophenrisiko im Vergleich zur herkömmlichen Softwareentwicklung verringert.