Виталик Бутерин рекламирует искусственный интеллект как мощный инструмент для усиления защиты блокчейна посредством строгих математических доказательств.

Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин опубликовал сообщение в блоге 18 мая 2026 года на сайте Vitalik.eth.limo. В нем он утверждает, что официальная проверка с помощью ИИ станет одним из наиболее важных инструментов кибербезопасности. Формальная проверка — это метод, который использует математические доказательства для подтверждения того, что программное обеспечение ведет себя именно так, как задумано. Бутерин утверждает, что сочетание искусственного интеллекта с формальной проверкой поможет разработчикам обнаружить уязвимости раньше, чем это сделают злоумышленники.

Клод Мифос назвал примером силы ИИ. Бутерин называет Клода Мифоса, модель ИИ, разработанную Anthropic, примером все более мощных систем ИИ. Он утверждает, что такие системы могут ускорить обнаружение и эксплуатацию уязвимостей. Клод Мифос – настоящая модель. Anthropic подтвердила свое существование после случайной утечки данных в марте 2026 года. Предварительная версия модели была выпущена для избранных партнеров в апреле 2026 года.

Бутерин перечисляет пределы формальной проверки. Бутерин подчеркивает, что формальная проверка не устраняет всех рисков. Системы доказательства могут упустить важные предположения или не суметь охватить уязвимости оборудования и прилегающие поверхности атак. Он также предупреждает, что ИИ снижает барьер для создания больших объемов программного обеспечения. Это увеличивает риск попадания небезопасного или плохо понятного кода в производственные системы. Несмотря на эти ограничения, Бутерин утверждает, что этот подход снижает катастрофический риск по сравнению с традиционной разработкой программного обеспечения.

Проект Arklib нацелен на проверенную реализацию STARK. Бутерин выделяет Arklib как конкретный пример формальных методов, применяемых к Ethereum. Arklib — это проект с открытым исходным кодом, целью которого является создание полностью формально проверенной реализации системы доказательств STARK. STARK — это тип криптографического доказательства, используемый в инфраструктуре масштабирования Ethereum. Фонд Ethereum профинансировал Nethermind для расширения Arklib за счет формализации протокола FRI в помощнике по проверке Lean. Бутерин также ссылается на формально проверенные реализации виртуальной машины Ethereum, написанные непосредственно на сборке RISC-V. Бутерин называет Claude Mythos, модель искусственного интеллекта, разработанную Anthropic, примером все более мощных систем искусственного интеллекта. Он утверждает, что такие системы могут ускорить обнаружение и эксплуатацию уязвимостей. Клод Мифос – настоящая модель. Anthropic подтвердила свое существование после случайной утечки данных в марте 2026 года. Предварительная версия модели была выпущена для избранных партнеров в апреле 2026 года.

Проект Arklib нацелен на проверенную реализацию STARK. Бутерин выделяет Arklib как конкретный пример формальных методов, применяемых к Ethereum. Arklib — это проект с открытым исходным кодом, целью которого является создание полностью формально проверенной реализации системы доказательств STARK. STARK — это тип криптографического доказательства, используемый в инфраструктуре масштабирования Ethereum. Фонд Ethereum профинансировал Nethermind для расширения Arklib за счет формализации протокола FRI в помощнике по проверке Lean. Бутерин также ссылается на формально проверенные реализации виртуальной машины Ethereum, написанные непосредственно на сборке RISC-V. Бутерин подчеркивает, что формальная проверка не устраняет всех рисков. Системы доказательства могут упустить важные предположения или не суметь охватить уязвимости оборудования и прилегающие поверхности атак. Он также предупреждает, что ИИ снижает барьер для создания больших объемов программного обеспечения. Это увеличивает риск попадания небезопасного или плохо понятного кода в производственные системы. Несмотря на эти ограничения, Бутерин утверждает, что этот подход снижает катастрофический риск по сравнению с традиционной разработкой программного обеспечения.