根據估計，目前市場上有數千億美元的虛擬貨幣處於懸而未決的狀態，原因包括忘記密碼、硬體故障等意外事件。但現在隨著AI技術的發展，我們有可能通過AI+GPU+演算法的方式找回這些遺失的數位資產。
加密市場的熱度不斷上升，資產的多樣性和複雜性也隨之增加。儘管這些資產受到先進技術和創新應用的影響，但也增加了更多無法追討的資產數量。根據估計，由於忘記密碼、硬體故障等意外事件，目前市場上有數千億美元的虛擬貨幣仍處於懸而未決的狀態。
根據研究，比特幣供應量中約有600萬個比特幣被認定為已遺失。這些比特幣可能因為各種原因而無法取得，例如忘記密碼、硬體損壞，或資產擁有者已不在世上等。還有29%的比特幣在過去五年內從未被移動，但實際上有很多比特幣僅僅是因為使用者忘記密碼或因技術問題無法取得而處於無法追討的狀態。
舉例來說，2013年英國的James Howells無意中扔掉了一個硬碟，裡面裝有7500個比特幣，目前價值非常高，但硬碟現在還被埋在垃圾場裡。Ripple前CTO Stefan Thomas也透露自己擁有的7002個比特幣託管在硬體錢包IronKey的私鑰中，但他忘了密碼，僅剩下兩次猜測密碼的機會，一旦失敗，私鑰和託管的7002個比特幣將永遠遺失。
但現在幸運的是，這些遺失的數位資產可能通過人工智慧（AI）的發展被找回。不論使用者的資產金額大小，加密錢包恢復服務可以幫助使用者從軟體錢包或硬體錢包中找回遺失的比特幣或以太幣。
首先是AI訓練模型，特別是基於OpenAI的GPT-2模型如PASS-GPT。這些模型可以分析大量關於使用者行為、密碼模式和資料的資訊。透過這些資料，模型能夠識別可能的密碼結構和常用詞彙，以預測使用者可能設定的密碼。PASS-GPT還能利用逐步取樣技術，產生一系列難以解讀的密碼組合，這對於暴力破解攻擊特別重要，因為它能夠有效率地產生那些不容易直接想到的密碼選項，提高找回遺失資產的機會。根據測試，PASS-GPT在密碼猜測能力上比其他模型高出了20%。
接下來是現代GPU和CPU的運算能力。現代的GPU和CPU提供了非常有利的運算能力，對於上述的AI模型來說非常重要。GPU最初是為了處理電腦圖形和遊戲影象而設計的，它們在進行大量平行運算方面非常有效率。這意味著GPU可以同時處理成千上萬的運算任務，尤其對於密碼猜測的”暴力破解”攻擊來說非常適合。由於GPU能夠快速處理這些運算，將AI模型如PASS-GPT結合使用，將軟體和硬體都提升到最高等級，使整個運算系統更強大。
最後，找回加密錢包密碼還需要抵抗”側通道攻擊”的能力。側通道攻擊是一種安全攻擊方式，它通過分析電腦執行加密操作時產生的實體訊號來尋找金鑰資訊的漏洞，而不是直接破解密碼。為了防範這種攻擊，AI演算法專家正在開發和部署新的策略和技術，包括增加隨機性、改進演算法設計和使用專門的硬體元件。
加密貨幣的安全性既確保了一定的安全程度，也可能成為防範自己的一種手段。幸運的是，AI技術、硬體運算能力和演算法的進步為那些不小心失去資產的使用者帶來了更多希望。
