- AI 工具顯著縮短以太坊開發時間表，實現快速原型設計與迭代。
- 利用 AI 進行正式驗證，加速複雜基於 STARK 的密碼學證明，提升區塊鏈安全性。
- 將 AI 的收益在速度與安全之間合理分配，使以太坊開發者能擴展測試範圍並降低關鍵漏洞。
Vitalik Buterin 表示人工智慧正開始重塑以太坊的建構方式。
在最近的一篇 X（前 Twitter）貼文中，他描述了一個實驗，利用 AI 在數週內完成了以太坊 2030 年路線圖的大部分“ vibe-code”。他稱結果令人印象深刻，但也警告這仍屬高度實驗性。
該專案未完成以太坊改進提案（EIPs），他指出，這意味著代碼很可能存在嚴重漏洞。有些功能可能僅是部分實作。六個月前，他補充說，即使達到這個階段也曾被認為是不可能的。
這是一個相當令人印象深刻的實驗。在數週內完成整個 2030 年路線圖的 vibe-coding。
顯然，這樣的成果在沒有 EIPs 的情況下僅用兩週完成，具有巨大限制：幾乎可以肯定存在許多關鍵漏洞，並且在某些情況下可能只是“存根”版本的東西… https://t.co/ZlTg0r2hvI
— vitalik.eth (@VitalikButerin) 2026年2月28日
AI 編碼提速 — 但非完美
Buterin 表示，AI 工具正大幅縮短開發時間。他最近使用一個本地運行的開源模型，在約一小時內重建了他的部落格軟體版本。他暗示，更強大的模型可以在一次嘗試中完成類似的建構。
以太坊的路線圖專注於擴展性升級、更強的去中心化，以及改進區塊鏈安全性。開發者正跨越多層協議進行工作，以降低流量並提高效率。更快的編碼週期可能會加速這些平行努力。
然而，Buterin 警告不要過度自信。單一提示不會產生安全的生產代碼。工程師應預期會遇到不一致、邊緣案例失敗和結構性漏洞。他認為，改變的是識別和修正這些問題的速度。
正式驗證逐漸成為焦點
Buterin 建議不要僅用 AI 追求速度，也應將部分生產力轉向安全性。這包括產生大量測試案例和擴展正式檢查工作。
他提到在 LeanEthereum 這個專案下的工作，這是一個致力於數學驗證以太坊核心組件的研究計畫。他說，一個合作夥伴最近用 AI 建構了一個可機器驗證的證明，證明了支撐 STARK 密碼學的複雜定理。
STARKs 是用於擴展區塊鏈網路的多個零知識證明系統的基礎。傳統上，為這些系統產生正式證明需要大量手動努力。現在，AI 協助正降低這一門檻。
正式驗證依賴數學方法來確認代碼完全符合規範。在區塊鏈安全中，這一過程有助於限制可能導致漏洞或財務損失的弱點。
提升安全基準
Buterin 承認，絕對無漏洞的軟體仍然不可能。代碼無法完美捕捉每一個人類意圖。
但他認為，有針對性且可驗證的安全保障能消除大多數實務風險。
在不需要信任他人的去中心化系統中，更嚴格的驗證標準降低了對社會協調或人工監控的依賴。Buterin 表示，AI 編碼的持續進步可能推動以太坊朝著更高安全標準前進，同時縮短其開發時間。
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