形式化验证是利用数学手段精确论证系统合乎特定规范的技术，具备穷尽各类情景以确证无误的能力。据维塔利克分析，AI 技术有望经由自然语言转化、自动模型侦测及神经符号推理等路径，削减该技术的准入难度，加速验证进程，为区块链等复杂架构提供更高级别的安全性支撑。
维塔利克·布特林强调，虽然 AI 加持下的形式化验证或能增强加密体系稳固度，但数学层面的证明仍面临显著局限。
人工智能与形式化证明能否彻底消除加密漏洞？
维塔利克·布特林坚信，AI 介入形式化验证有助于提升加密货币的安全等级。他在近期发表的一篇博客日志中提及，融合 AI 的验证技术有望成为对抗日趋复杂的软件攻击的关键屏障。
此理念颇具感召力：即由 AI 生成或审查代码，同时依靠数学证明来确保软件完全契合预期功能。从理论视角看，此举有望减少严重的智能合约缺陷、交易所隐患及共识破裂风险。
然而，一个主要短板不容忽视。即便 AI 推动了形式化验证的进步，加密系统也难以做到软件层面绝对的无 Bug。现实中的区块链运行于多重假设之上，涉及硬件元件、外部接口、治理规则及人工决策，仅凭数学手段无法完全屏蔽此类风险。
布特林的设想或许能显著提升加密货币的安全性，但它不太可能彻底抹去故障出现的概率。
维塔利克·布特林阐释了他关于人工智能辅助形式化验证的主张
什么是形式化验证？
形式化验证包含以数学方式证实软件在指定参数区间内遵循既定规则的过程。
相比完全倚重人工审核员或测试环境，开发者会建立数学描述，说明系统应有的运行状态。随后，专业工具会核验代码是否始终满足这些要求。
例如，已通过形式化验证的智能合约可能在数学层面证明：
- 未经授权，严禁提取资产。
- 代币总发行量须限制在固定范围内。
- 验证者不可擅自更改状态。
- 在所述情境下，特定攻击路径绝无实现可能。
概而言之，常规测试旨在验证代码在选定几种情况下是否能正常运行。而形式化验证则致力于确认代码在证明覆盖的任何条件下均不违规。
此项技术早已普及于航空、国防系统及众多关键软硬件领域。加密开发者正愈发将其用于核心安全组件，鉴于区块链交易往往不可逆且关联巨额资金。
苹果 corecrypto 的正式验证
布特林为何认定人工智能改变了游戏格局
在 2026 年 5 月的文章中，布特林指出，人工智能可能大幅削减形式验证的主要弊端之一：复杂性。
传统形式化验证可能成本高昂、周期漫长，且对专业知识要求严苛。从业者通常需掌握定理证明器、证明系统及数学逻辑的高级知识。编写证明有时比开发原始软件更为耗费精力。
布特林预计人工智能将简化此工作流程的部分环节。
他描绘了一种场景：开发者使用低级语言编写代码，或借助 Lean 等以证明为导向的工具，而人工智能则协助生成证明、发现不一致之处，并以更少的手动干预确保代码的正确性。
核心在于：人工智能不仅可能加速软件开发，还有望助力软件安全属性的数学验证工作。
Buterin 将这种做法定位为一种防御策略，以应对人工智能在软件分析领域日益增长的使用。如果恶意行为者能够利用人工智能更快地识别漏洞，那么防御方可能需要更强的数学保障，而不能仅仅依赖传统的代码审查。
以太坊联合创始人维塔利克·布特林
加密平台为何易受软件漏洞影响
传统银行通常能够通过既定流程对欺诈转账进行撤销或追回，但基于区块链的系统在交易完成之后往往提供的选项较少。
即使是去中心化金融（DeFi）协议中一个微小的编程错误，也可能导致资产被锁定、生成未经授权的代币，或在几分钟内让攻击者耗尽流动性池。以往的加密货币漏洞事件一再表明，即使经过广泛审查的代码，在遇到意料之外的情况时仍可能失效。
形式化验证尤其重要，因为许多加密组件都遵循严格的数学或逻辑规则：
- 共识机制遵循既定协议。
- 智能合约执行确定性操作。
- 零知识协议依赖于密码学的正确性。
- 桥接和卷叠依赖于可验证的状态变化。
布特林指出，诸如 STARK、ZK-EVM、共识协议和后量子密码学等领域是人工智能辅助验证的有前景候选方向。
这些系统可能非常复杂，仅靠人工审核可能无法有效扩展。
为什么形式化验证无法保证完全的密码安全
尽管形式化验证前景可观，但它仍存在重要局限性。其主要挑战在于，证明仅能确认模型中明确定义的内容。
如果底层假设不完整、不正确或不切实际，即使经过验证的代码也可能失效。证明的可靠性仅取决于其所基于的规范。
例如，经过验证的代码仍可能因以下原因而失败：
- 关于用户行为的错误假设
- 有缺陷的外部数据源
- 硬件漏洞
- 编译器错误
- 侧信道攻击
- 治理干预
- 跨链连接故障
- 模型范围之外的金融攻击
Buterin 还指出，形式化验证可能会忽略‘未建模的假设’及其他未解决的组成部分。
即使经过数学验证的桥接合约，仍可能遇到问题，如果：
- 验证者恶意串通。
- 底层密码学变得脆弱。
- 外部组件表现异常。
- 规范存在逻辑漏洞。
形式化验证可降低与软件相关的风险，但无法消除更广泛的系统性风险。
人工智能带来新挑战
人工智能辅助验证也带来了额外的担忧。大型语言模型能够生成看似令人信服但实际上并不正确的逻辑。专家们持续指出，此类风险包括幻觉、不可靠的证明，以及自然语言描述与形式化规范之间的不匹配。
研究表明，人工智能生成的证明可能难以应对：
- 复杂的相互依赖关系
- 代码结构的变更
- 模糊的需求
- 冗长的推理链条
- 开发工具的更新
人工智能或许能加快验证流程，但它无法完全取代熟练的人工监督。
此外，还存在一个更广泛的问题：人工智能辅助的验证工具可能会变得过于复杂，以至于只有少数技术专家才能真正理解或评估它们。这可能与加密系统通常所倡导的透明性和广泛参与相冲突。
你知道吗？人工智能系统正越来越多地被网络攻击者和防御者用于网络安全领域。虽然开发人员希望人工智能能够更快速地验证代码安全性，但攻击者也可能利用人工智能工具来识别漏洞、自动化部分漏洞发现过程，并大规模分析协议弱点。
为什么‘足够安全’比‘完全无漏洞’更重要
加密安全最终可能不再那么注重追求完美，而更侧重于降低重大故障发生的可能性。
形式化验证已能让开发者证明智能合约和协议的重要属性。人工智能有望使这些方法更快、更经济且更易于扩展。
仅此进展就能提升以下领域的安全性：
- 钱包应用
- 第二层网络
- 零知识系统
- 稳定币基础设施
- 共识软件
- 后量子密码系统
然而，“数学上已证明”绝不能被误解为“不可能出错”。
现实世界中的系统融合了代码、人员、经济激励和治理结构。数学能够强化这一系统中的某个部分，但无法消除所有不确定性来源。
布特林的提议有助于加密货币建立更可靠的基础。但不太可能打造一个完全不受黑客攻击、恶意攻击和系统故障影响的生态系统。
人工智能辅助的形式化验证或将成为加密安全实践的宝贵补充，而非彻底解决软件漏洞及更广泛的系统性风险的方案。
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