Виталик Бутерин, сооснователь Ethereum, официально признал, что искусственный интеллект успешно идентифицировал его авторство в анонимной публикации. Эксперимент, запущенный 22 июня, ставил под сомнение будущее интернет-анонимности в эпоху продвинутого ИИ-анализа. И победитель определён — команда аналитиков под руководством Франклина Вана из Co-Invest.
Бутерин предложил участникам найти среди множества документов Ethereum тот, который он написал несколько лет назад, но опубликовал анонимно. Ван и его команда, используя ИИ, проанализировали 27 текстов и с вероятностью около 20% указали на анонимную переработку EIP-7503 от декабря 2024 года. Этот показатель был примерно в десять раз выше, чем у любого другого кандидата.
Как Бутерин пытался скрыть следы
Сам Бутерин рассказал, что пошёл на хитрость: написал документ на китайском языке, затем перевёл его на английский с помощью локальной модели Qwen 2.5 и вручную исправил все ошибки перевода. Казалось бы, идеальный способ замаскировать стиль. Однако ИИ уловил не языковые особенности, а глубинные интеллектуальные привычки — манеру объяснения математических и технических концепций. Как отметил Ван: «Главным сигналом были не его слова, а способ рассуждения».
Контекст: угроза анонимности в сети
Эксперимент Бутерина — не просто игра. Он напрямую связан с февральским отчётом исследователей ETH Zurich и Anthropic, которые пришли к выводу, что большие языковые модели уже способны деанонимизировать пользователей, анализируя открытые тексты и сопоставляя их с другими данными. Это ставит под вопрос саму концепцию анонимности в интернете.
Интересно, что глава Lighter Владимир Новаковски отметил: в 2023 году они с Ваном пытались применить аналогичный подход для идентификации Сатоши Накамото, анализируя стиль криптографических публикаций. Тогда результат не был столь убедительным. Но в случае с Бутериным метод сработал безупречно.
Экспертное мнение
Этот случай — мощный сигнал для всего криптосообщества. Если ИИ способен распознать автора даже после намеренной маскировки через перевод и ручное редактирование, то традиционные методы сохранения анонимности становятся ненадёжными. Для проектов, где приватность является ключевым принципом, это тревожный звонок. Возможно, нам стоит пересмотреть подходы к защите данных и разработке новых, более устойчивых к ИИ-анализу методов шифрования и анонимизации.