Guadagni:
- Essere in grado di distinguere dove l'intelligenza artificiale fa risparmiare tempo nel flusso di lavoro Web3 (bozza, marcatura di pattern, query) e dove le decisioni di sicurezza e interpretazione sono lasciate all'esperto, in base al costo dell'errore
- Capacità di implementare una disciplina che verifica ogni output dell'intelligenza artificiale compilandolo, utilizzando strumenti indipendenti e collegando la catena di dati alla fonte nel Block Explorer
- Comprendere perché l’irrevocabilità, l’ambiente aperto e ostile, l’intenso rischio di frode e l’uso difensivo dovrebbero essere considerati fin dall’inizio in questo campo
Blockchain (registro distribuito in cui le transazioni sono conservate in blocchi, collegate crittograficamente e immutabili) e Web3 (il livello Internet che funziona su blockchain invece che su una società centrale, dove l'utente possiede le sue risorse e i suoi dati) sono una delle rare aree in cui gli errori del software si trasformano direttamente in denaro. Un errore su un sito Web interrompe una pagina; Un errore in uno smart contract – un accordo che si basa sulla blockchain, i cui termini sono scritti in codice – può far volare via milioni di dollari in pochi secondi. Questo modulo posiziona quindi l’intelligenza artificiale (AI) come assistente di accelerazione in questo campo; ma lascia sempre l'ultima parola a un esperto competente, soprattutto negli audit critici per la sicurezza.
In questa unità impareremo esattamente dove l'intelligenza artificiale fa risparmiare tempo in questa professione, dove è lasciata agli esseri umani, come verificare ogni risultato e i rischi specifici di questo campo (irreversibilità, frode, criticità per la sicurezza).
Ruoli e posto dell’intelligenza artificiale in questo campo
Ci sono ruoli diversi ma intrecciati in Web3:
- Sviluppatore di contratti intelligenti: scrive codice on-chain con linguaggi come Solidity o Vyper.
- Revisore della sicurezza: esamina i contratti scritti per individuare eventuali vulnerabilità e scrive un rapporto.
- Analista di dati on-chain: esamina le transazioni on-chain, i portafogli e i flussi di denaro.
- Designer tokenomics: modella la fornitura, la distribuzione e la struttura degli incentivi dei token di un progetto.
- Scrittore/documentazionista tecnico: produce whitepaper, guide per l'utente e documentazione del codice.
L’intelligenza artificiale funziona in tutti questi ruoli, ma non è ugualmente affidabile in tutti. Come regola generale: il contributo dell’intelligenza artificiale aumenta al diminuire del costo dell’errore. Se una frase della documentazione non è corretta, verrà corretta; Se un rapporto di audit non rileva una vulnerabilità, i fondi vengono rubati. Pertanto, separare il rischio per livello è la prima regola per utilizzare l’intelligenza artificiale in questa professione.
affari
Ruolo dell'intelligenza artificiale
Livello di rischio
approvazione finale
Genera bozza di codice
Prima bozza veloce
medio
Sviluppatore + test
Controllo di sicurezza
Punta, marcatura del modello
molto alto
revisore competente
Scansione delle vulnerabilità
Elenco delle vulnerabilità dei candidati
alto
Ispettore + strumento
Analisi della catena
Domanda e riepilogo
medio
Verifica dell'analista
Modello tokenomico
Scenario, bozza di simulazione
alto
Economista + test
Documentazione
Bozza, semplificazione
Basso-Medio
revisione tecnica
Tre fatti che rendono speciale questa zona
1. Irrevocabilità. Una volta confermata una transazione sulla blockchain, non può essere annullata. Puoi richiamare in banca il bonifico sbagliato e farlo annullare; Non c'è nessuno da chiamare nella catena. Ecco perché la mentalità del "sistemeremo più tardi" non funziona qui. Una volta che il codice prodotto dall'intelligenza artificiale viene reso attivo (mainnet, la rete in cui si trovano i soldi veri), il costo dell'errore è permanente.
2. Apertura e ambiente ostile. Il codice del contratto intelligente e i dati della catena sono generalmente disponibili al pubblico. Ciò significa che ogni utente malintenzionato nel mondo esamina il tuo codice 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Una vulnerabilità che viene liquidata come "nessuno se ne accorge" in Web2 viene sfruttata in Web3 in pochi minuti. Non ci si può fidare di tutto ciò che l’IA dice che “probabilmente va bene”.
3. Intensità della frode. Web3 è un'area in cui si concentrano progetti falsi, contratti "rug-pull" (gli sviluppatori di un progetto raccolgono i soldi degli investitori e scappano) e contratti "honeypot" (gettoni falsi che possono essere acquistati ma non venduti, intrappolando la vittima). L'intelligenza artificiale aiuta sia a rilevare queste trappole sia, attenzione, può essere utilizzata per produrre queste trappole nelle mani di un malintenzionato. Questo modulo insegna l'uso solo per scopi difensivi, di controllo e di sviluppo onesto.
Attenzione: dire all'IA "scrivimi un contratto honeypot che inganna gli investitori" o "come posso sfruttare questo protocollo e prelevare fondi" è un uso non autorizzato e non etico. L'utilizzo corretto è sempre: "esiste un modello honeypot in questo contratto", "come posso chiudere la vulnerabilità in questo protocollo", "come posso verificare il rischio in questo codice".
Dove l’intelligenza artificiale è forte e debole
L'intelligenza artificiale è forte in quest'area nel: evocare modelli di vulnerabilità noti (come rientro, overflow di numeri interi); spiegare in un linguaggio semplice cosa fa un codice; redazione di test e documentazione; scrivere query di big data; Spiegare un concetto a diversi livelli.
L'intelligenza artificiale è debole e fuorviante nel: trovare una vulnerabilità nuova/unica (non può vederla se non è nei dati di addestramento); valutazione olistica della sicurezza economica di un protocollo; conoscere le versioni attuali della libreria e gli attacchi più recenti (non oltre la data limite della formazione); Giudizi assoluti del tipo “questo contratto è sicuro”. L’intelligenza artificiale può fornire false garanzie di sicurezza con un linguaggio fluente e sicuro: questo è il tipo di allucinazione più pericoloso in questo campo.
Disciplina per verificare ogni output
In questa professione, l’output dell’intelligenza artificiale non viene mai utilizzato “così com’è”. Ogni uscita passa attraverso tre filtri:
- Costruisci e testa: codice? Lascia che venga compilato, testato e, se possibile, eseguito su una rete di prova (testnet - rete di prova che non è denaro reale).
- Veicolo indipendente e uomo: una questione di sicurezza? Verifica incrociata con uno strumento di analisi statica (come Slither) e l'occhio umano.
- Collegamento alla fonte: dati a catena? Ogni numero riepilogato dall'IA viene confermato nel block explorer vero e proprio (un sito che visualizza i dati della catena, come Etherscan).
Suggerimento: dì sempre all’AI “segna dove non sei sicuro e scrivi perché non sei sicuro”. È molto più sicuro chiedere all’IA di ammettere la sua incertezza piuttosto che farla fabbricare silenziosamente.
tre mini custodie
Caso 1 – Il progetto ha guadagnato slancio e controllo. Un team ha prodotto la prima bozza di un contratto di staking con AI in 2 ore; Normalmente ci sono voluti circa 1 giorno. Ma c'era una scappatoia di rientro nella bozza dell'IA: prelevare fondi più volte richiamando nuovamente una funzione prima che finisse. L'auditor se ne accorse e lo corresse. Lezione: l’intelligenza artificiale accelera il tiro, ma gli esseri umani garantiscono la sicurezza.
Caso 2: indirizzo falso nell'analisi on-chain. Un analista ha detto all'IA di "riassumere le ultime 10 transazioni di quel portafoglio". L'intelligenza artificiale ha fornito un riepilogo fluido, ma al suo interno c'era un hash della transazione e un indirizzo inventato: un'allucinazione. Quando l’analista lo ha confermato su Etherscan, ha visto che non reggeva. Lezione: non tutti gli hash dei dati della catena vengono riportati finché non sono stati verificati nel Block Explorer.
Caso 3 – Nella tokenomics, uno scenario è andato storto. Un progetto iniziato facendo affidamento sul modello in cui l'intelligenza artificiale affermava che "questa curva di offerta è sostenibile". Il modello presupponeva solo il singolo scenario in cui il prezzo aumenta sempre. Quando il mercato è crollato, gli incentivi sono crollati. Lezione: sono necessari test di stress multipli, con scenari negativi e sottoposti a revisione umana, non un modello di intelligenza artificiale a scenario singolo.
Etica, privacy e quadro giuridico
Poiché quest’area è critica sia dal punto di vista finanziario che della sicurezza, il fardello etico è pesante:
- Uso difensivo: le informazioni sulla vulnerabilità sono destinate esclusivamente a scopi di chiusura, monitoraggio e difesa; Non per lo sfruttamento.
- Riservatezza: incollare il codice non rilasciato (a codice sorgente chiuso) di un cliente controllato in uno strumento di intelligenza artificiale disponibile al pubblico senza autorizzazione costituisce una violazione del contratto e rischio di fuga di informazioni. Il codice segreto richiede strumenti aziendali/isolati e l'approvazione del cliente.
- Non consulenza sugli investimenti: la tokenomics o l’analisi generata dall’intelligenza artificiale non è una consulenza finanziaria; Dirlo è un obbligo legale ed etico.
- Responsabilità: in un audit critico per la sicurezza, l'approvazione finale spetta all'esperto competente che si assume la responsabilità professionale. “L’ha detto l’IA” non è una difesa.
Errori comuni
- Confidare che l'intelligenza artificiale dica "sicuro". L’intelligenza artificiale non può garantire la sicurezza; Produce solo indizi.
- Trasferimento del codice su mainnet senza provarlo su testnet. L’irreversibilità non perdona.
- Affidarsi all'hash senza verificare i dati della catena nel Block Explorer. L'allucinazione genera hash/indirizzo.
- Incollare il codice dell'acquirente segreto nello strumento aperto. Perdita e violazione del contratto.
- Basandosi su un modello economico a scenario unico. Lo scenario negativo è d'obbligo.
- Non separare il rischio per livello. La documentazione e il controllo non possono essere trattati allo stesso livello di fiducia.
In sintesi
- In Web3, i bug si traducono direttamente in denaro; L’intelligenza artificiale è un assistente dell’acceleratore, non un decisore.
- Il contributo dell’IA aumenta al diminuire del costo dell’errore; L'ultima parola nelle ispezioni critiche per la sicurezza spetta all'esperto.
- L'irrevocabilità, l'apertura/ambiente ostile e l'intensa frode rendono questo campo speciale.
- Ogni output dell'intelligenza artificiale viene compilato e verificato mediante strumenti indipendenti e collegamento alla fonte.
- L'utilizzo è riservato esclusivamente a scopi di difesa, sviluppo onesto e applicazione autorizzata.
Compito dell'applicazione
Prendi un esempio di contratto intelligente (uno che hai scritto tu stesso o un semplice contratto open source). Chiedi all’intelligenza artificiale di spiegare prima in un linguaggio semplice cosa fa il codice, quindi contrassegna i potenziali rischi come “ipotesi”. Quindi verifica ciascuna affermazione: (1) compilandola, (2) uno strumento di analisi statica, (3) la tua lettura. Annota in una tabella quante affermazioni dell'IA sono state confermate e quante si sono rivelate false.
lista di controllo
- [ ] Ho determinato il livello di rischio del mio lavoro (documentazione o audit?).
- [ ] Ho chiesto all'IA di sottolineare le sue incertezze.
- [] Ho compilato/testato l'output del codice.
- [ ] Ho verificato la richiesta di sicurezza con veicolo indipendente + essere umano.
- [] Ho verificato i dati della catena nel Block Explorer.
- [] Non ho incollato il codice segreto nello strumento aperto.
- [ ] Ho accettato che l'approvazione finale in materia di sicurezza spetta all'esperto.