🕵️ AI จับ "วิธีคิด" ไม่ใช่แค่ "คำพูด"

Franklyn Wang เปิดเผยว่าเอกสารที่ระบุตัวตนได้คือฉบับปรับปรุงข้อเสนอ EIP-7503 (Ethereum Improvement Proposal มาตรฐานการปรับปรุงเทคนิคของเครือข่าย Ethereum) ที่ถูกโพสต์แบบไม่ระบุชื่อ โดย Buterin พยายามปกปิดตัวตนด้วยการเขียนเป็นภาษาจีนก่อน แล้วใช้เครื่องมือแปลภาษาอัตโนมัติแปลงเป็นภาษาอังกฤษ

Wang โพสต์ผ่าน X เมื่อวันจันทร์ที่ผ่านมาหลังจาก Buterin ยืนยันผลลัพธ์แล้วว่า จุดที่ทำให้ระบบจับได้ไม่ใช่ตัวเลือกคำหรือสำนวนการเขียน แต่เป็นรูปแบบการให้เหตุผลเชิงเทคนิคที่ติดตัวมากับผู้เขียน แม้จะผ่านการแปลภาษาไปแล้วก็ตาม

🧩 จุดเริ่มต้นของการทดสอบ

ย้อนกลับไปเมื่อวันที่ 22 มิถุนายนที่ผ่านมา Buterin ได้โพสต์ท้าทายชุมชนคริปโตว่า มีการอ้างว่าเครื่องมือวิเคราะห์ข้อความด้วย AI จะทำให้ความเป็นส่วนตัวบนโลกออนไลน์ไม่สามารถรักษาไว้ได้อีกต่อไป เขาจึงตัดสินใจ "เสียสละ" ความเป็นส่วนตัวบางส่วนของตัวเองเพื่อทำการทดลอง โดยเปิดเผยว่าเขาเคยเผยแพร่เอกสารที่มีความสำคัญ "ระดับกลาง" ต่อ Ethereum ภายใต้ชื่ออื่นเมื่อช่วงเวลาหนึ่งในทศวรรษที่ผ่านมา พร้อมท้าให้สาธารณชนค้นหาให้เจอ

📊 ความแม่นยำของผลการวิเคราะห์

Wang เปิดเผยว่าระบบ Co-Invest จัดอันดับให้ Buterin เป็นผู้เขียนที่มีความเป็นไปได้สูงที่สุดของฉบับปรับปรุง EIP-7503 ที่เผยแพร่แบบนิรนามเมื่อเดือนธันวาคม 2567 (ค.ศ. 2024) ด้วยระดับความมั่นใจราว 20% ซึ่งสูงกว่าผู้ที่มีความเป็นไปได้อันดับรองลงมาถึงประมาณ 10 เท่า จากการวิเคราะห์เอกสารทั้งหมด 27 ฉบับ

ภายหลังจากนั้น Buterin ได้เปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมว่า เขาเขียนต้นฉบับเป็นภาษาจีน จากนั้นใช้โมเดล Qwen 2.5 (โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Alibaba) แปลเป็นภาษาอังกฤษ แล้วแก้ไขสำนวนด้วยตนเองเพื่อพยายามอำพรางรูปแบบการเขียน

Buterin ระบุว่า สิ่งที่ AI จับได้ไม่ใช่กลยุทธ์การอำพรางสำนวนที่เขาตั้งใจทำไว้ แต่เป็นนิสัยทางความคิดและรูปแบบการอธิบายคณิตศาสตร์กับอัลกอริทึม ซึ่งเป็นสิ่งที่เขาไม่ได้พยายามปกปิดตั้งแต่แรก

🔬 งานวิจัยเบื้องหลังการทดลองนี้

จุดเริ่มต้นของการถกเถียงเรื่องนี้มาจากรายงานวิจัยเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ที่ผ่านมา ซึ่งจัดทำโดยนักวิจัยจาก ETH Zurich (สถาบันเทคโนโลยีแห่งสหพันธ์สวิสในเมืองซูริก) ร่วมกับ Anthropic โดยระบุว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model หรือ LLM) ทำให้การถอดหน้ากากตัวตนบนโลกออนไลน์ (Deanonymization) กลายเป็นเรื่องที่ทำได้จริงในระดับกว้าง ด้วยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับตัวตนจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง แล้วค้นหาความเป็นไปได้ที่ตรงกันมากที่สุด ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าเทคนิคการถอดหน้ากากตัวตนแบบดั้งเดิม

⚡ กรณีที่คล้ายกันในอดีต

Vladimir Novakovski ซีอีโอของ Lighter (แพลตฟอร์มเทรดสัญญาซื้อขายล่วงหน้าแบบกระจายศูนย์) เปิดเผยเมื่อวันจันทร์ว่า เขาเคยร่วมงานกับ Wang ในโปรเจกต์เมื่อปี 2566 (ค.ศ. 2023) โดยใช้ GPT-4 พยายามระบุตัวตนของ Satoshi Nakamoto ผู้สร้าง Bitcoin ผ่านการจับคู่รูปแบบการเขียนในงานวิจัยด้านการเข้ารหัส (Cryptography) แต่ในครั้งนั้นไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่มีความมั่นใจสูงได้ ก่อนที่ Wang จะนำแนวทางที่คล้ายกันมาใช้กับความท้าทายของ Buterin ในครั้งนี้ ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างออกไป

ทั้งนี้ บุคคลสำคัญหลายรายในวงการคริปโต รวมถึง Satoshi Nakamoto ผู้สร้าง Bitcoin ต่างเคยใช้นามแฝงเพื่อปกปิดตัวตนที่แท้จริง นักวิเคราะห์บางส่วนมองว่า หาก AI สามารถระบุตัวตนผู้เขียนจากรูปแบบการให้เหตุผลได้อย่างน่าเชื่อถือ อาจทำให้การมีส่วนร่วมทางเทคนิคแบบนิรนามในชุมชนโอเพนซอร์สบล็อกเชนทำได้ยากขึ้นในอนาคต

📎 อ่านเพิ่มเติม:👉 Vitalik Buterin confirms AI identified his anonymous Ethereum proposal contribution
🔗 อ้างอิงต้นฉบับ: Cointelegraph / ภาพ cryptodnes.bg

💬 ความเห็นบรรณาธิการ Bitcoinaddict เหตุการณ์นี้สะท้อนให้เห็นว่าความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์รูปแบบการให้เหตุผลกำลังพัฒนาไปไกลกว่าการจับสำนวนภาษาแบบเดิม ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อวัฒนธรรมการมีส่วนร่วมแบบนิรนามที่เป็นรากฐานสำคัญของวงการโอเพนซอร์สและบล็อกเชนมาอย่างยาวนาน อย่างไรก็ตาม กรณีของ Buterin เป็นการทดลองที่เขาสมัครใจเข้าร่วมเอง จึงยังต้องติดตามต่อไปว่าเทคนิคลักษณะนี้จะมีความแม่นยำเพียงพอในสถานการณ์จริงที่ซับซ้อนกว่านี้หรือไม่ น่าจับตามองไม่น้อยเลยทีเดียวว่าประเด็นเรื่องความเป็นส่วนตัวบนโลกดิจิทัลจะพัฒนาไปในทิศทางใดต่อจากนี้

Tags / คีย์เวิร์ด SEO Vitalik Buterin EIP-7503 Ethereum AI Deanonymization Franklyn Wang ความเป็นส่วนตัวบล็อกเชน Co-Invest Satoshi Nakamoto

— รายงานโดยทีมข่าว Bitcoinaddict.com