主な要点:
- AIが2時間でVitalik Buterinの匿名でのEIP-7503改訂を20%の確信度で特定
- 中国語での草稿作成と機械翻訳による撹乱戦略は、思考パターンを隠せず
- この実験は暗号資産分野における著者特定が文章から論理構造へと移行する転換点を示す
主な要点:

Franklyn Wang氏は、AI文体分析を用いてイーサリアム共同創設者Vitalik Buterin氏を2024年12月のEIP-7503改訂版の匿名著者として特定し、6月22日に開始された2週間にわたる公開チャレンジに終止符を打った。
「AIが捉えた文体上の手がかりは、私の数学やアルゴリズムの説明における知的習慣とスタイルであり、撹乱戦略を完全にすり抜けた」とButerin氏は7月6日の投稿で結果を認めた。
Wang氏はAIリサーチエンジン「Co-Invest」を通じて検索を実行し、「Zero-Knowledge Wormholes」プライバシー提案の改訂版を特定した。同モデルの確信度はわずか20%だったが、分析対象となった27の文書の中で次点候補の10倍のスコアだった。Buterin氏は改訂案を中国語で起草し、AlibabaのQwen 2.5モデルでローカル翻訳し、出力を手動で修正して文体を偽装していた。しかしこの偽装は文章スタイルのみを対象としており、数学的な推論パターンは隠せなかった。
この実験は、Satoshi Nakamotoから何千人もの匿名イーサリアム開発者に至るまで、匿名性を基盤として築かれた業界の根幹を問う議論をさらに先鋭化させている。ETHチューリッヒとAnthropicが2月に発表した論文では、大規模言語モデルがオンラインでの個人特定を実用的な規模で可能にし、非構造化テキストから個人識別情報を抽出して従来の手法を凌駕すると主張している。
この手法は、2013年にJ.K.ローリングを犯罪小説家ロバート・ガルブレイスとして特定した語彙や言い回しに基づく伝統的な文体分析からの決別を示す。Buterin氏のテストは、著者特定の領域が「どのように書くか」ではなく「どのように推論するか」というより深い層にまで到達していることを示唆している。
Lighter社のCEOであるVladimir Novakovski氏は、2023年にWang氏と協力し、GPT-4を用いてビットコインの生みの親であるNakamoto氏を暗号研究における文体の一致から特定しようとしたプロジェクトに取り組んだが、高い確信度の結果を得るには至らなかったと述べている。Wang氏は後に同様のアプローチをButerin氏のチャレンジに応用した。
この影響は個人のプライバシーにとどまらない。イーサリアム単体で開発者数は最近100万人を突破し、その多くが匿名で活動している。欧州の規制当局はすでに「暗号資産市場(MiCA)」規制などの枠組みを通じて暗号資産のプライバシー問題に火をつけており、技術的な貢献者の匿名性を剥奪できる能力は、オープンソースのブロックチェーンコミュニティの運営方法を根本から変える可能性がある。
Buterin氏は「Privacy Pools」論文の共著から「Lean Ethereum」ロードマップに至るまで、長年にわたりプライバシーを擁護してきた。自身によるこの実験は、テクニカルライティングから個人の特定信号を抽出する能力が高まる中で、AI安全性ルールをめぐるより広範な議論にも一石を投じている。
攪乱技術が「思考の指紋」検出に追いつくのか、あるいはWang氏の手法が他の匿名作品でも再現されるのか、研究者らが追加データセットで同アプローチを検証するにつれて、その答えはより明確になるだろう。
本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではない。