AI 或成最大威胁？Avalanche 创始人警示 XRP Ledger 隐藏漏洞
TREE NEWS 报道， Avalanche 创始人 Emin Gün Sirer 近日对 XRP Ledger 的长期安全性提出尖锐质疑：相较于密码学被攻破的遥远风险，人工智能或许更擅长发现其隐藏的漏洞。这一观点重新定义了业界熟悉的争论——人们长期担忧量子计算终将瓦解公钥密码体系，而 Sirer 认为，更紧迫的风险来自 AI 驱动的自动化代码分析，它可能暴露出人类审计者遗漏的缺陷。
核心论点
Sirer 认为，行业过度关注密码学原语被理论性攻破的可能性，却低估了机器学习系统系统性扫描共识代码、智能合约逻辑与网络层实现的实际威胁。基于海量代码训练的 AI 模型，能够以人类红队无法企及的速度和规模生成并验证攻击假设，使漏洞发现变成持续、自动化的过程。
此番警告正值 XRP Ledger 因一次紧急软件更新而再度受到审视——这提醒人们，即便是成熟运行十余年的网络，出现问题后也需要快速修补。紧急版本发布并不必然意味着存在严重漏洞，但它凸显了一个现实：运行中的账本永远不是静态的。
影响远超单一公链
这一判断的意义远超一条链。所有主流一层与二层网络都建立在“代码在被证明有缺陷之前是可靠的”这一假设之上。如果 AI 缩短了漏洞从引入到被发现的时间——无论对攻击者还是防御者而言——整个行业的安全计算方式都将改变。
- 审计经济学：AI 辅助审查可能降低发现漏洞的成本，但同样降低了攻击者的成本。
- 披露机制：更快的发现速度可能迫使项目采用更积极的漏洞赏金与负责任披露规范。
- 共识设计：代码更简洁、更易于形式化验证的网络，或将获得防御优势。
前瞻视角
Sirer 的论述暗示，区块链安全的下一阶段将不再取决于网络采用何种密码学，而取决于其应对机器发现的漏洞时有多快、多透明。对于 XRP Ledger 及其同行而言，战略问题不是 AI 是否会发现问题，而是生态的修补、治理与披露流程是否足够成熟。把 AI 当作防御工具而非仅是攻击手段的项目，更有可能穿越周期。
