以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 证实，研究员 Franklyn Wang 在短短两个小时内就成功解决了他的人工智能匿名挑战。该实验于 6 月 22 日启动，旨在测试人工智能驱动的文体测量法能否揭示匿名撰写的技术写作背后的身份。
在 13 天的时间里，没有人成功——直到 Wang 使用人工智能研究引擎 Co-Invest，追踪到 2024 年 12 月以太坊改进提案 (EIP) 7503 的修订版，标题为“零知识虫洞”，追溯到 Buterin 本人。该修订版目前约占提案文本的 75%，是在一次性帐户下提交的，并已由 EIP-7503 原作者 Keyvan Kambakhsh 审查和批准。
Wang 的模型只为其顶级匹配指定了 20% 的置信度，但这仍然是下一个候选者的十倍。这一突破并非来自分析散文风格，而是来自于发现 Buterin 独特的推理模式、数学解释和算法思维——他现在称之为“思想印记”。
Buterin 试图通过起草中文修订版并使用阿里巴巴的 Qwen2.5 人工智能模型在本地进行翻译，然后进行手动编辑来掩盖自己的身份。然而，这种混淆策略只是掩盖了表面语言，并没有掩盖更深层次的智力习惯。
“请注意，他的人工智能捕捉到的文体暗示是智力习惯以及数学和算法解释的风格，这完全绕过了我的混淆策略（仅涵盖散文），”Buterin 在周一的确认中写道。
这对于以假名为基础的加密生态系统意义重大——从中本聪到当今不断增长的超过一百万以太坊开发者。法医文体测量法之前曾揭露过作者的身份（尤其是 2013 年 J.K. 罗琳扮演的罗伯特·加尔布雷斯），但 Buterin 的测试表明人工智能现在可以通过认知指纹而不仅仅是单词选择来识别个人。
Wang 认为，同一个人工智能引擎可以通过将新闻情绪与链上数据相关联来重新用于检测交易信号。与此同时，这一结果加剧了有关人工智能安全、开发者隐私和监管监督的持续争论，尤其是在欧洲当局加强对加密匿名工具的审查之际。
Buterin 是一位长期的隐私倡导者，因共同撰写隐私池论文并在其精益以太坊路线图中促进隐私而闻名，他将此次挑战设计为一项自我实验，旨在对先进人工智能时代数字匿名的极限进行压力测试。
研究人员现在预计将 Wang 的方法应用于开源加密项目中的其他匿名贡献，这可能会重塑开发人员未来进行假名协作的方式。