Рынки
Прорыв OpenAI в математике может повлиять на безопасность смарт-контрактов
OpenAI объявила о значительном прорыве в математике, который может повлиять на безопасность смарт-контрактов в криптовалютном секторе. 8 сентября компания ИИ сообщила, что около 10 000 одновременно работающих агентов успешно решили задачу о движении жидкости по уравнениям Навье-Стокса после 88 часов вычислений. После этого еще 17 часов было потрачено на формализацию и верификацию с использованием помощника по доказательствам Lean, что привело к аналитическому доказательству, демонстрирующему, как изначально гладкая жидкость может развить сингулярность за конечное время, сохраняя при этом конечную энергию.
Это достижение особенно актуально для разработчиков криптовалют, поскольку формальная верификация — использование математических спецификаций и доказательства теорем — гарантирует, что код смарт-контракта работает так, как задумано. Традиционно этот процесс был трудоемким и дорогостоящим из-за необходимости человеческого контроля. Достижения OpenAI предполагают, что ИИ может облегчить эту проблему безопасности, позволяя более эффективные процессы верификации.
Математик Терренс Тао ранее предупреждал, что автономные ИИ-системы с значительной вычислительной мощностью могут генерировать сложные решения и формальные верификации, скрывая большую часть итеративного процесса от общественного контроля. Это вызывает опасения по поводу потенциальной утраты знаний, полученных из неудачных попыток и промежуточных открытий, которые часто способствуют более глубокому пониманию окончательного доказательства.
В контексте безопасности смарт-контрактов последствия автоматизированного доказательства теорем являются глубокими. Документация Ethereum указывает на то, что формальная верификация проверяет, соответствует ли контракт свойствам, определенным разработчиками. Однако плохо составленные спецификации могут привести к тому, что уязвимости останутся незамеченными, даже если верификация прошла успешно. Более продвинутые ИИ-системы могут упростить процесс построения доказательств, но также повысить важность точного определения того, что эти доказательства должны содержать.
Контроль доступа, условия вывода, инварианты учета и привилегированные функции должны быть четко сформулированы, прежде чем доказатель сможет провести тесты. Эта эволюция может изменить экономику формальной верификации для протоколов децентрализованных финансов (DeFi), мостов и платформ токенизированных активов, где ручные усилия исторически ограничивали широкое применение этих техник.
Следующей задачей станет адаптация систем, способных обрабатывать сложные математические исследования, к производственному программному обеспечению, обеспечивая, чтобы генерируемые доказательства были значимыми для разработчиков и аудиторов. Компании, которые успешно интегрируют автоматизированное доказательство теорем с строгим проектированием спецификаций, смогут верифицировать большее количество контрактов до их развертывания, позволяя человеческому опыту сосредоточиться на определении критических точек отказа.
FAQ
Какой прорыв достигла OpenAI в математике?
OpenAI успешно решила задачу о движении жидкости по уравнениям Навье-Стокса, используя примерно 10 000 одновременно работающих агентов ИИ, что привело к аналитическому доказательству, показывающему, как изначально гладкая жидкость может развить сингулярность за конечное время, сохраняя при этом конечную энергию.
Как достижения OpenAI могут повлиять на безопасность смарт-контрактов?
Достижения в области формальной верификации с помощью ИИ могут упростить процесс верификации смарт-контрактов, обеспечивая, что код работает так, как задумано, при этом снижая трудозатраты и расходы, связанные с человеческим контролем.
Что такое формальная верификация в контексте смарт-контрактов?
Формальная верификация — это процесс, который использует математические спецификации и доказательство теорем для проверки того, соответствует ли смарт-контракт свойствам, определенным разработчиками, обеспечивая его безопасность и функциональность.
Какие опасения высказал математик Терренс Тао относительно автономных систем ИИ?
Терренс Тао предостерег, что автономные системы ИИ с значительной вычислительной мощностью могут производить сложные решения и формальные верификации, скрывая при этом большую часть итеративного процесса, что может привести к потере понимания неудачных попыток и промежуточных открытий.
Какие проблемы остаются для интеграции ИИ в формальную верификацию смарт-контрактов?
Основные проблемы включают адаптацию систем, способных обрабатывать сложные математические исследования для производственного программного обеспечения, и обеспечение того, чтобы генерируемые доказательства были значимыми для разработчиков и аудиторов, особенно в точном определении спецификаций для смарт-контрактов.