币圈界报道：

AI系统成功破解以太坊创始人匿名提案的深层逻辑

以太坊联合创始人Vitalik Buterin确认，其曾以匿名方式撰写的EIP-7503重写版本已被AI工具准确溯源。该成果由Co-Invest首席执行官Franklyn Wang实现，其核心依据并非文本表层特征，而是作者在解释复杂数学概念时所呈现的独特认知路径。

基于推理模式而非写作风格的身份识别突破

此次验证源于Buterin主动发起的公开测试，旨在检验当前大型语言模型是否具备从非结构化文本中还原真实作者的能力。研究显示，即便作者采用中文撰写并经机器翻译转为英文，其内在的技术论证框架仍保留可追踪的思维印记，从而被系统识别。

高置信度匹配建立在深层认知特征之上

Wang团队通过对27份相关文档的交叉分析，将Buterin列为2024年12月匿名版EIP-7503最可能的撰写者，置信度达约20%，远超第二名候选人。该结果强调，识别机制依赖于对技术解释结构的建模，而非词汇选择或句式偏好。

伪装策略失效于思维惯性而非文字表达

Buterin透露，他曾尝试通过先用中文写作、再使用Qwen 2.5翻译并人工润色来隐藏身份。然而，这种手段仅影响表层语言特征，未能掩盖其在构建算法逻辑与推导过程中的固有模式。这些底层认知习惯成为不可回避的识别线索。

跨项目验证凸显方法论有效性

此前，Wang与Lighter公司联合尝试通过风格匹配追溯中本聪身份，未获显著成果。但本次针对Buterin的挑战获得本人确认，表明当文本具备清晰的技术推理结构且候选范围可控时，AI去匿名化具备更高可行性，反映出该技术的应用效果高度依赖任务设计与数据质量。

开源生态中的匿名性面临新挑战

在以太坊等技术社区中，匿名贡献常用于保护个人安全与鼓励开放讨论。然而，随着AI能捕捉深层次思维轨迹，传统匿名策略正遭遇根本性考验。尽管并非所有匿名内容都易被破解，但该案例警示：技术文档中的推理逻辑可能成为比语言风格更稳定的“数字指纹”。

未来类似测试或将持续推动对匿名规范的再评估，尤其在涉及标准制定与公共知识传播的场景中，如何平衡透明度与隐私保护，将成为社区必须面对的关键议题。