以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 发起一项公开实验，邀请外界使用任意 AI 工具，识别一份由他匿名撰写的文件。这项测试围绕一个问题展开：在生成式 AI 普及后，网络匿名写作是否还足够安全。

公开测试作者识别

Buterin 表示，他希望检验近期一种越来越常见的说法，即 AI 驱动的写作风格分析，可能让匿名身份更容易被还原。为完成这次测试，他拿出一篇自己的匿名文本，交由互联网用户尝试“找出真身”。

他形容，这相当于主动牺牲一部分个人匿名性，来验证 AI 在作者识别上的真实能力。根据报道，截至发稿，尚无人公开确认已经成功找出这份文件。

写作风格分析因AI提速

写作风格分析并不是新技术。过去几十年，这类方法一直被用于作者归属争议等场景，但往往依赖大量人工比对，耗时也较长。

随着生成式 AI 模型能力提升，这一过程正在明显加快。模型可以在更短时间内比对措辞、句式和表达习惯，从而推测文本作者。对于公开写作样本很多的人，这类识别会更容易推进。

Buterin 本人长期公开发表内容，涵盖博客文章、以太坊改进提案、研究论文、论坛评论和社交媒体发言。这意味着，外界可用于比对的语料相当充足。

结果或影响匿名写作

如果 AI 最终能够准确识别这份匿名文件，外界对隐私风险的担忧可能进一步升温。尤其是在开发者、研究者和公共人物依赖化名参与讨论的场景中，作者识别工具的进步可能改变匿名发表的成本。

反过来看，如果这次实验未能成功，也可能说明即便 AI 能力快速提升，化名写作仍保留一定安全空间。对加密社区而言，这类测试也与长期存在的匿名协作文化直接相关。