AI bóc trần danh tính Vitalik trong một đề xuất Ethereum

AI bóc trần danh tính “ẩn” của Vitalik Buterin. Ảnh: Forbes

Một thí nghiệm do chính đồng sáng lập Ethereum Vitalik Buterin khởi xướng đã trả lại kết quả trái ngược với kỳ vọng. Hoá ra, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ nhận diện được tác giả của một tài liệu được công bố ẩn danh, mà còn làm điều đó bằng cách phân tích cách tư duy, chứ không đơn thuần dừng ở văn phong hay từ ngữ.

Vitalik vừa xác nhận CEO Co-Invest Franklyn Wang là người đầu tiên giải đúng thử thách truy tìm một tài liệu Ethereum mà ông từng công bố dưới danh tính ẩn.

Using AI, I doxxed Vitalik in about 2 hours.

He confirmed it — “we have a winner.” The doc was an anonymous EIP-7503 rewrite he’d hidden by writing it in Chinese and machine-translating it. Airtight prose. Still found him — because I ran it through @coinvestai, and the tell… https://t.co/5jn8AvAJ8b

— Franklyn Wang (@frank_liquid) July 6, 2026

Thử nghiệm bắt đầu từ ngày 22/06. Vitalik tuyên bố muốn kiểm chứng những nhận định về việc AI đã tiến bộ tới mức có thể phá vỡ tính ẩn danh trên không gian Internet. Để thử nghiệm, ông tiết lộ từng viết một tài liệu có mức độ quan trọng trung bình đối với Ethereum trong thập kỷ qua dưới một danh tính khác, rồi thách thức cộng đồng tìm ra nó.

Sau gần hai tuần, Wang sử dụng công cụ AI Co-Invest để xác định tài liệu đó chính là bản viết lại ẩn danh của EIP-7503 được công bố vào tháng 12/2024. Trong quá trình phân tích 27 tài liệu, hệ thống chỉ gán khoảng 20% xác suất Buterin là tác giả, nhưng vẫn cao gấp khoảng 10 lần so với bất kỳ ứng viên nào khác, đủ để đưa ra kết luận chính xác.

We used Co-Invest to try and solve this.

Its answer: the December 2024 revision of EIP-7503 (Zero-Knowledge Wormholes) — submitted by the throwaway account @0xwormhole in ethereum/EIPs PR #9080.

Not the 2023 original. The +120/−18 rewrite that is now ~75% of the canonical…

— Franklyn Wang (@frank_liquid) July 6, 2026

Trước đó, Buterin đã áp dụng hàng loạt biện pháp nhằm xóa dấu vết nhận diện. Ông viết tài liệu hoàn toàn bằng tiếng Trung, sau đó dùng mô hình Qwen 2.5 dịch sang tiếng Anh và tiếp tục chỉnh sửa thủ công để loại bỏ các đặc điểm văn phong quen thuộc.

And … we have a winner!

My method when writing the post in 2024 was: I wrote it in Chinese, used qwen2.5 locally to translate it to English, then manually fixed all the bugs in the translation.

Notice that the stylistic hints that his AI picked up on were intellectual habits…

— vitalik.eth (@VitalikButerin) July 6, 2026

Song, toàn bộ lớp “ngụy trang” này gần như vô tác dụng. Wang tiết lộ AI không nhận diện cha đẻ Ethereum thông qua từ ngữ hay cách hành văn mà ở thói quen lập luận, cách diễn giải khái niệm toán học, mật mã học và thuật toán, vốn là những đặc điểm mang tính nhận thức rất khó che giấu.

Chính Vitalik cũng thừa nhận đây là điều ông không lường trước. “AI đã nhận diện được cả thói quen tư duy và cách giải thích toán học của tôi, hoàn toàn vượt qua chiến lược che đậy vốn chỉ tập trung vào văn phong”, Buterin tỏ ra ngạc nhiên với kết quả. Mặt khác, Wang chỉ mất khoảng 2 giờ cho toàn bộ quá trình truy vết kể trên.

Xa hơn câu chuyện của Vitalik, kết quả thử nghiệm đang gióng lên hồi chuông cảnh báo đối với toàn bộ hệ sinh thái blockchain. Không ít lập trình viên, nhà nghiên cứu bảo mật hay thành viên các nhóm phát triển giao thức lựa chọn đóng góp dưới bút danh nhằm giảm áp lực cá nhân, tránh xung đột lợi ích hoặc hạn chế trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng. Tiêu biểu nhất phải kể đến Satoshi Nakamoto.

Franklyn Wang từng hợp tác với Vladimir Novakovski, CEO sàn giao dịch Lighter, hợp tác trong một dự án vào năm 2023 sử dụng GPT-4 để phân tích văn phong các công trình nghiên cứu mật mã, với mục tiêu truy tìm danh tính của Satoshi. Tuy nhiên, thử nghiệm khi ấy lại không đạt độ tin cậy đủ cao để có thể kết luận ai là cha đẻ bí ẩn của Bitcoin.

Trong một nghiên cứu công bố hồi tháng 2, các nhà khoa học từ ETH Zurich và Anthropic đã kết luận rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã đưa việc gỡ bỏ tính ẩn danh lên quy mô thực tiễn. AI có thể tổng hợp các dấu hiệu rải rác trong văn bản, kết hợp suy luận xác suất và đối chiếu với kho dữ liệu lớn để xác định tác giả với độ chính xác cao hơn các kỹ thuật truyền thống.

Coin68 tổng hợp