币圈界报道：

AI加速数学突破或将颠覆现有密码体系

以太坊联合创始人Vitalik Buterin与Cardano创始人Charles Hoskinson就人工智能对密码学长期安全的影响展开了一场深度技术论战，核心聚焦于：若AI显著提升人类破解密码的能力，当前被认为安全的加密架构是否面临系统性崩塌。

AI驱动的数学跃迁可能提前暴露隐藏弱点

Buterin的核心担忧在于，人工智能或将在极短时间内实现数十年的数学突破，从而发现尚未被人类识别的攻击路径。他以整数分解的历史为类比——原本被认为难以攻破的算法，在数域筛法等技术出现后，实际安全性被大幅削弱。他警示，椭圆曲线与格密码学中也可能存在类似“未被发现的结构漏洞”，一旦被AI发掘，现有安全假设将迅速失效。

为此，他支持以太坊逐步向纯哈希构造演进，包括采用WOTS、SPHINCS+等签名方案，并在ZK证明中避免使用基于格的承诺机制。尽管公钥加密仍需依赖具有特定结构的数学对象（如群、格或编码），但其安全性在面对AI时应被视为可被逐步侵蚀的风险源。

基于哈希的系统更少可利用结构，更具韧性

Buterin认为，哈希函数的设计目标是尽可能消除可利用的数学结构，使其抗攻击能力更接近“随机性”。相较之下，椭圆曲线、格问题及ML-DSA等均具备明确的代数结构，这使得它们更容易成为攻击者的目标。因此，在一个由AI主导的数学发现时代，仅哈希构造可能提供更高的长期安全保障。

他还提出，当面临不确定性时，应采取保守策略：将密钥大小扩大十倍作为缓冲。这一做法并非盲目迷信，而是对“AI可能带来50年数学进步”的合理预判。在该情境下，原本安全的格系统将被迫使用更大参数，而此时基于哈希的方案在效率上反而更具优势。

缺乏具体攻击证据的警告属于推测性恐慌

Charles Hoskinson对Buterin的观点提出强烈反驳，指出其论点缺乏实证基础。他认为，安全工程不应建立在“可能被发现”的模糊假设之上，而必须有具体的攻击方法、成本估算和可验证的复杂度模型。没有这些，相关警告不过是未经证实的推测。

他特别质疑了将格密码学与整数分解历史类比的合理性。数域筛法的成功源于特定的算术属性，而非通用智能；若要宣称格中存在类似“隐藏弱点”，必须明确指出其对应的数学结构。否则，“结构”一词只是空洞的修辞。

格密码学已历经数十年严谨研究与参数优化

Hoskinson强调，格密码学领域已有四十余年的深入探索，包括LLL、BKZ、剪枝枚举等关键进展均已纳入现代后量子方案设计之中。以ML-KEM和ML-DSA为例，其参数选择正是基于对已知攻击的全面评估，且允许攻击者拥有免费内存并忽略多项式因子，已属极端保守。

此外，他指出，格问题与硬几何难题之间存在理论上的紧密联系，例如解决随机LWE实例即等价于求解近似最短向量问题。这种理论根基远超哈希函数的安全性基础——后者仅依赖于“尚未被破解”的经验事实。

哈希同样存在代数结构，非绝对安全

Hoskinson进一步揭露，当前流行的基于哈希的方案本身也蕴含大量可利用结构。例如Poseidon哈希函数在小素数场上的低次多项式映射，极易遭受Gröbner基与插值攻击。以太坊基金会甚至为此设立专项赏金，专门针对其密码分析。

他指出，即使在零知识证明中，如FRI、STIR等协议也依赖未被证明的邻近间隙猜想，而Fiat-Shamir转换则建立在随机预言机模型之上。所谓“仅哈希”路线图，实则运行于高度代数化的原语之上，其安全性并不如表面所见那般坚不可摧。

过度谨慎或引发真实世界的灾难性后果

Hoskinson警告，若因缺乏确凿证据便劝阻大规模采用格密码学，可能导致关键基础设施延迟从经典加密向后量子方案过渡。尤其在“现在收集、以后解密”威胁日益严峻的背景下，提前部署格系统至关重要。

他强调，真正的安全工程应遵循标准流程：发现攻击 → 估算成本 → 重新参数化。2024年一篇声称存在量子多项式时间破解LWE的论文，仅十天内即被发现漏洞，充分体现了该领域的自我纠错能力。放弃成熟研究方向，转而追随未经验证的恐慌性建议，只会导致资源浪费与技术倒退。

密钥大小乘以十是数字迷信，非科学决策

对于Buterin提出的“将密钥大小乘以十”的建议，Hoskinson斥之为任意且非理性的操作。他指出，密码学参数调整应基于攻击效率提升的具体比例，而非固定倍数。例如，攻击效率提高20%，合理的反应是按维度比例适度扩展，而非直接翻十倍。

他强调，参数选择本质上是复杂度公式的函数，而非简单的乘法运算。若未来出现亚指数级突破，任何固定倍数都无法弥补根本性缺陷。因此，该提议既不科学，也不符合密码学工程的基本原则。

哲学分歧：面对未知应主动防御还是等待证据

这场辩论的本质，是一场关于风险管理哲学的碰撞。Buterin主张“预防为主”，在面对可能颠覆性的技术变革时，应优先选择结构更少、更难被攻破的系统。而Hoskinson坚持“证据为王”，认为在缺乏可验证攻击前，不应动摇对主流安全家族的信心。

两者共同揭示了一个深刻现实：在量子计算与生成式AI双重冲击下，传统密码学假设正面临前所未有的挑战。然而，如何在不确定中做出理性判断，仍是整个行业亟待回答的核心命题。