导语：AI 可能以快于预期的速度改变密码学风险方程。与 Vitalik Buterin 在 X 平台发帖相关的警告指出，这不是恐慌或急于将资金转入新钱包的理由，但它让格密码面临令人不安的审视。担忧在于，AI 加速的数学研究可能暴露许多人目前认为安全的系统弱点，包括 ML-DSA、全同态加密和格密码。
AI 密码学风险不止于量子威胁
多年来，传统观点很简单：椭圆曲线可能易受量子计算机攻击，而哈希与格密码看似更安全。但这种信心可能为时过早。因数分解提供了有用对比：直接方法扩展性差，但数十年数学进展催生通用数域筛法，显著改进了攻击策略。担忧在于，AI 是否也能发现针对椭圆曲线或格密码的类似强力技术。
格密码安全可能面临更严格质疑
警告认为，若新攻击出现，格密码系统可能需要大幅扩大参数才能保持可比安全性。一个被提出的情景是将密钥大小扩大十倍，但这是个人预测，而非已确立的要求。在这一假设下，哈希签名在适用场景中可能变得更高效。以太坊的精简路线图已倾向哈希方法，包括 WOTS 和 SPHINCS+，同时在零知识证明中避免使用基于格的签名和承诺。
钱包安全仍不构成恐慌理由
相关讨论不仅涉及加密钱包，也延伸至安全消息、VPN、Tor 及其他隐私工具。公钥加密仍是尤其困难的问题，因为仅靠哈希无法提供必要的陷门结构。对普通用户而言，建议保持克制：如果椭圆曲线签名比预期更早变得脆弱，未使用地址可能降低暴露风险，但风险较高的迁移也可能造成资金损失。AI 密码学辩论应促使人们仔细评估暴露，而非盲目行动。
对格密码系统而言，关键问题在于其安全假设能否承受下一波 AI 驱动的数学进展。