利益:
- アイデアからメインネットまでのあらゆる段階に AI + 人間による検証ゲートを配置するエンドツーエンドのワークフローを確立する能力
- 承認されたツールリスト、データ分類、ロギング規律、秘密キーセキュリティを備えたガバナンスフレームワークを作成する機能
- 人間の責任、権利擁護、機密保持、透明性、誠実性の原則をワークフローのあらゆる段階に組み込む能力
この最後の単元では、モジュールのすべての部分を 1 つの一貫したワークフローに結合します。つまり、アイデアから始まり、スマート コントラクトの作成、監査、オンチェーン分析、トークンノミクス、不正行為防御に至るまで、AI をエンドツーエンドで責任を持って使用する方法です。また、チームまたは独立した専門家としてのガバナンス フレームワークの確立、つまりツールの選択、データの分類、記録と検証の規律、およびワークフローへの倫理原則の埋め込みについても説明します。
エンドツーエンドのワークフロー: アイデアからメインネットまで
AI を活用し、人間によって検証された Web3 プロジェクトの道のり:
1. デザインとトークノミクス。 AI はメカニズムのオプションとトークノミクスのアウトラインを生成します。経済学者とチームは、否定的なシナリオでそれをシミュレーションします。ドア: マルチシナリオのシミュレーションは成功しましたか?
2. スペル。 AI は、テスト済みのライブラリベースのフレームワークとテスト テンプレートを生成します。開発者が完了します。ゲート: ビルド + テスト + レビュー。
3. スキャン。静的分析ツール + AI スキャンで既知の脆弱性パターンを検出します。ゲート: 誤検知は排除され、実際の候補者は監査人に渡されましたか?
4. 監査。独立した有能な監査人が、AI をアシスタントとして使用して総合的に検査します。ビジネスロジックを評価するのは人間です。ドア: 署名された検査報告書。
5. テストとシミュレーション。テストネット、ファジング、経済シミュレーション。ドア: シナリオは成立しましたか?
6. 文書化。 AI ホワイトペーパー、NatSpec、および公正なリスク開示草案。男は真実を確認する。ゲート: 技術上の主張はコードと一致しますか?
7. 配布。マルチ署名の確認、段階的なメインネットの終了。ドア: インシデント対応計画は準備できていますか?
8. モニタリング。オンチェーン監視は AI で異常を検出します。人々が介入する。ドア: 異常事態に誰がどのように介入するのでしょうか?
ヒント: このフローをチェックリストに分割し、「誰が承認するか、合格条件は何ですか?」と尋ねます。各ドアごとに。列を埋めます。口頭での「OK」ではなく、書面によるドアの規律が、セキュリティが重要な領域で変化をもたらします。
ガバナンス体制の確立
個人の善意だけでは十分ではありません。再現可能なフレームワークが必要です。チームまたはスペシャリストのための最小限のガバナンス:
認定車両リストです。どの AI およびセキュリティ ツールをどのタスクに使用できますか?ミステリー ショッピング コード用の独立型/エンタープライズ ツールはどれですか?自由運転は雨漏りの危険があります。
データの分類。オープン AI ツールに与えることができるデータ (公開コード) と絶対に与えてはいけないデータ (未監査の顧客コード、秘密キー、個人データ) はどれですか?この区別は明確に書く必要があります。
登録規律 (監査証跡)。 AI によってどの出力が生成され、誰がそれを検証したかが記録されます。これは透明性と説明責任の両方のために必要です。
継続的な検証。 AI によって生成されるセキュリティの主張は検証なしに行われません。これは文化であるべきです。
ガバナンス要素
質問
目的
認定車両
どのツール、どの仕事ですか?
一貫性、漏れ防止
データの分類
何を与えてもいいのか、何が与えられないのか？
プライバシー
登録規律
誰がそれを作成し、誰がそれを確認したのか？
説明責任
検証ゲート
移行条件は何ですか？
安全
鍵とプライバシーのセキュリティ
Web3 に特有の重要な警告: 秘密キー (ウォレットと資金へのアクセスを提供する秘密キー) とシード フレーズ (回復ワード) は、いかなる状況でも AI ツール、プロンプト、またはオンラインのどこにも書き込まれることはありません。これは資金の直接的な損失を意味します。同様に、監査されていないクライアント コードを許可なくオープン AI ツールに貼り付けることはできません。
注意: 「AI に秘密鍵を渡して、ウォレットを管理してもらう」といった考えは大惨事です。秘密キーは、安全なオフラインまたはハードウェア ウォレットにのみ保管されます。 AI は決してキーを見るべきではありません。
弱いアプローチ / 強いアプローチ
弱いアプローチ:
誰もが、何が登場しても、使いたい AI ツールを使用する必要があります。顧客コードを最速のツールに貼り付け、出力を直接使用します。
強力なアプローチ:
認定車両のリストがあります。秘密コードは隔離された車両内でのみ使用され、顧客の承認が必要です。各 AI 出力は検証ゲートを通過し、誰がそれを検証したかが記録されます。秘密キーはどの車両にも入りません。すべてのセキュリティ主張には独立した確認が必要です。
コピー可能な 4 つのテンプレート
1) ワークフローゲートプラン:
Web3 プロジェクトのアイデアからメインネットまで、AI を活用し人間が検証したワークフロー プランを作成します。ステージごとに：AIは何をするのか、ヒューマンゲートは何なのか、移行条件は何なのか？表とともに提示します。安全性が重要な手順については専門家の承認を明確に記載します。
2) データ分類ポリシー:
監査チーム向けに「AI に何を与えることができるか」ポリシーを作成します。公開コード、未監査の顧客コード、個人データ、秘密キーについては個別のルールを作成します。カテゴリごとに「輸出可能/車内隔離/決してしない」を指定します。理由を書いてください。
3) AI 使用の透明性に関する注記:
監査/文書出力の透明性メモの草案を作成します。AI がどのように、どの段階で使用されるか。どの出力が人道的に検証されているか。最終的な責任を負うのは誰か。正直に、慎重に行動しましょう。
4) インシデント対応とコミュニケーション計画:
ライブセキュリティインシデントに対する対応計画をプロトコルで草案します: 技術的ステップ (停止、資金保護)、コミュニケーション (コミュニティ、ユーザー)、事後 (分析、回復)。これは草案です。チームは調整する必要があります。パニック言語を使用する。明確かつ冷静に。
ミニケース 3個（個数）
ケース 1 — ガバナンスにより漏洩が防止されました。ある監査会社は、データ分類ポリシーのおかげで、監査人がクライアントの機密コードを一般公開されているツールに貼り付けることを阻止しました (ポリシーでは分離ツールが義務付けられていました)。契約違反や漏洩の可能性は防止されました。教訓: 文書化されたポリシーは個々のエラーを検出します。
ケース 2 — ゲートの規律が一貫性をもたらしました。あるチームは、6 プロジェクトの四半期の各プロジェクトに同じ 8 ポート フローを適用しました。監査前に発見された発見の数は 40% 増加しましたが、メインネット後のインシデントの数はゼロでした。教訓: 反復可能なフレームワークは品質を標準化します。
ケース 3 — 主要な災害からの帰還。開発者は、デバッグ中にテスト ウォレットの秘密キーを AI プロンプトに貼り付けようとしていました。チームの方針で禁止されていたため、彼はキーを止めて回転させた。それが本当の資金調達だったら、それは大惨事になるでしょう。教訓: 例外なく、キーはどの車両にも入りません。
倫理をワークフローに組み込む
倫理は後から追加される項目ではなく、フローのすべてのステップに組み込まれた規律です。
- 人間の責任は、安全が重要なあらゆるドアにあります。
- 防御目的: 車両の保護と制御。決して搾取したり罠にかけたりしないでください。
- プライバシー: 顧客データとキーは保護されます。
- 透明性: AI の使用は正直に述べられています。
- 正直さ: ユーザーや投資家は誤解されず、リスクは隠蔽されません。
- 公平性と検証: すべての申し立ては情報源に帰属し、利益相反が考慮されます。
これらの原則は抽象的なものではありません。それは、あらゆるプロンプト、あらゆるドア、あらゆる出力において、具体的な決定に変わります。このモジュールの本質は次のとおりです。AI は Web3 エキスパートの力を拡大します。しかし、それは判断、責任、倫理に代わるものではありません。
よくある間違い
- 文書化されたワークフロー/ゲート規律の欠如。口頭での「わかりました」だけでは十分ではありません。
- 承認されたツールやデータ ポリシーを使用せずに作業する。漏洩の危険性。
- AIの使用を隠蔽する。それは透明性の原則に反します。
- 車両に秘密キー/秘密コードを与える。まさに災害。
- インシデント対応計画なしで運用を開始する。危機における備えの欠如。
- 倫理は最後まで残された項目として考える。倫理はあらゆる段階に組み込まれなければなりません。
要約すると
- エンドツーエンドのフローでは、アイデアからモニタリングまでのあらゆる段階に AI と人間による検証ゲートが配置されます。
- ガバナンスのフレームワーク: 承認されたツール、データ分類、ロギング規律、継続的検証。
- 秘密キーと秘密コードは AI ツールには与えられません。これは例外なく原則です。
- 倫理原則 (責任、擁護、機密保持、透明性、誠実さ) がすべてのステップに組み込まれています。
- AI は専門家の力を拡大します。それは判断、責任、倫理に代わるものではありません。
アプリケーションタスク
あなた自身またはあなたのチーム用に 1 ページの「Web3 AI 利用フレームワーク」を作成します: (1) アイデアからメインネットまでの 8 段階のゲートウェイ、(2) データ分類ポリシー、(3) キー/プライバシー ルール、(4) 倫理原則のリスト。次に、このモジュールで学習した実際のタスク (契約監査など) をこのフレームワークに従って徹底的に計画し、どのステップで AI が最も信頼性が高く、どのステップが最も信頼性が低いかをマークします。
チェックリスト
- [ ] アイデアからメインネットまで書かれたゲート規律があります。
- [ ] 私は承認された車両とデータ分類ポリシーを持っています。
- [ ] 秘密キー/秘密コードは車両には絶対に渡さないことにしています。
- [ ] 私は AI の使用を透過的に文書化します。
- [ ] 私はすべてのセキュリティ請求を検証ゲートに通過させます。
- [ ] 私にはインシデント対応計画があります。
- [ ] 私はあらゆる段階に倫理原則を埋め込んでいます。私は責任は人間にあると考えています。
モジュール試験
1. ブロックチェーンと Web3 における人工知能の位置付けとして最も正確なものは次のうちどれですか?
- A) 人工知能はセキュリティ監査を独自に完了し、コードをメインネットに直接インポートできます。
- B) AI は Web3 では機能しません。すべての作業は完全に手作業で行われなければなりません
- C) AI はドラフト生成器およびアクセラレータアシスタントです。安全性が重要な最終承認は有能な専門家によって行われます ✔
- D) 人工知能は人間よりも客観的であるため、セキュリティの決定は人工知能に任せるべきです。
説明: Web3 では、ソフトウェア エラーは取り返しのつかない形で直接金銭に変わります。人工知能;これは、ドラフトを生成し、パターンにマークを付け、クエリを作成するアクセラレータ アシスタントです。安全性が重要な監査では、最終的な決定権は専門的責任を負う有能な専門家にあります。エラーのコストが減少するにつれて、人工知能の貢献も増加します。
2. スマート コントラクトを開発するときに AI にコードを作成させるための最も安全なアプローチは何ですか?
- A) テスト/検証されたライブラリに基づいてフレームワークを作成し、コンパイル、テスト、テストネットで検証する ✔
- B) 独自の方法でセキュリティ メカニズムを人工知能にゼロから書き込む
- C) コードがコンパイルされたらすぐに、安全であると判断し、メインネットに直接転送します。
- D) アクセス制御は最後まで残し、機能のみに焦点を当てる
説明: セキュリティを最初から印刷するのは危険です。 AI が元のセキュリティ コードを間違えたり、トレーニング データが古くなったりする可能性があります。正しいアプローチは、実証済みのライブラリ (OpenZeppelin など) に基づいてフレームワークを作成し、テストネットで構築、テスト、検証することです。
3. 監査人は契約について AI に質問し、「重大なセキュリティ上の問題はないようです」という回答を受け取った場合、これをどのように解釈すればよいでしょうか?
- A) コードは安全であるとみなされるようになり、監査を短縮できるようになりました。
- B) 独立した監査はもはや必要ありません
- C) 人工知能が各カテゴリを完全にスキャンするため、結果は確実です。
- D) これは保証するものではありません。 AI は元のエラーやビジネス ロジックのエラーを見逃す可能性があり、総合的な監査が依然として必要です ✔
説明: 人工知能が何かを見つけられないという事実は、それが存在しないことを証明するものではありません。不在の証拠は証拠の不在ではありません。人工知能は特に、固有の脆弱性やビジネス ロジック エラーを見逃します。 「安全」という流暢な表現は保証ではなく、全体的な制御の必要性を排除するものではありません。
4. 脆弱性スキャンにおける人工知能の最も弱い分野は次のうちどれですか?
- A) 再入可能などのよく知られた明確なパターンをマークする
- B) MEV/フロントランニングおよびプロトコル固有のビジネス ロジックの脆弱性 ✔
- C) 静的解析ツールの出力をわかりやすい言葉で説明する
- D) アクセス制御に欠けている機能を列挙する
説明: AI は、再入、アクセス制御、整数演算などのよく知られた明確なパターンのスキャンに強力です。ただし、MEV/フロントランニングおよびプロトコル固有のビジネス ロジックの脆弱性は状況に応じて異なり、多くの場合固有です。これらは AI の盲点であり、人間の専門知識とシミュレーションが必要です。
5. オンチェーンデータ分析で AI を使用する最も安全で最もリスクの高い方法は何ですか?
- A) 最も安全なのは、データ抽出クエリを出力することです。最もリスクがあるのは、人工知能にライブデータを直接要求し、それを確認しないことです✔
- B) 最も安全なのは、人工知能にライブ データを直接要求することです。クエリの書き込みが不要
- C) 人工知能によって生成されたハッシュとアドレスは常に信頼でき、確認は必要ありません。
- D) コメントをソースにリンクするのは時間の無駄です。流暢な要約で十分です
説明: 人工知能はライブチェーンに依存しません。トランザクション/アドレスを直接要求すると、でっち上げられた (幻覚的な) ハッシュとアドレスが生成されます。最も安全な使用法は、データ ソースが結果を生成するため、ソースからデータを取得するクエリ (Dune SQL など) を出力することです。自由な解釈には危険が伴い、ブロックエクスプローラーで各番号を確認する必要があります。
6. DeFi プロトコルで最もコストがかかるのはどのタイプの脆弱性ですか?また、それらの脆弱性が AI にとって困難であるのはなぜですか?
- A) スペルミス/コンパイルエラーのみ。 AIはこれらを簡単にキャッチします
- B) インターフェースエラーのみ。経済的な設計は関係ありません
- C) 経済/ビジネス論理のギャップ。コードが正しく動作したとしても、プロトコルは経済的に悪用される可能性があり、AI はこれを見逃します ✔
- D) スペルミスのみ。経済安全性を考慮して決定的に証明されており、シミュレーションは不要です
説明：DeFiでは、最も高価な悪用は通常、コードの技術的エラーからではなく、経済/ビジネスロジックの悪用可能性（オラクル操作、フラッシュローン価格の歪み、インセンティブの乱用）から発生します。コードが技術的に「正しく」動作する場合でも、プロトコルは経済的に騙される可能性があります。 AI は標準コードのスキャンには優れていますが、これらの状況に応じた固有の経済的脆弱性を認識できないことがよくあります。これらにはシミュレーションと人間の専門知識が必要です。
7.トークンノミクスモデリングにおける人工知能の最も危険な間違いとそれを回避する方法は何ですか?
- A) 悲観的すぎる。解決策は、より楽観的な仮定を追加することです
- B) 単一/楽観的なシナリオ主義。解決策は、ネガティブなシナリオによるストレス テストとシミュレーションによる検証です ✔
- C) 生成されるテーブルが多すぎます。解決策はテーブルを削除することです
- D) 分布表の作成に失敗した場合。解決策は、分布をまったくモデル化しないことです
説明: 人工知能は通常、価格が常に上昇し、ユーザーが常に増加するという単一の楽観的なシナリオを想定します。これにより、持続不可能なモデルが「持続可能」であるように見え、崩壊につながります。その対策は、不利なシナリオ（弱気相場、賞金稼ぎの逃亡、クジラの売却）でモデルをストレステストし、実際のシミュレーションで排出量の計算を検証することです。
8. 人工知能によって作成されたユーザーガイドには、「資金はいつでも引き出すことができます」と記載されていますが、契約には7日間のロックがあります。この状況は何を示しているのでしょうか?
- A) 問題ありません。文書が流暢であれば、そのまま公開できます
- B) コードは間違っていますが、ドキュメントは正しいです。コードはドキュメントに準拠している必要があります
- C) ユーザーはとにかく文書を見ません。矛盾は関係ない
- D) 文書がコードと矛盾している。すべての技術的主張は実際のコードで確認する必要があり、虚偽の文書はユーザーを誤解させる可能性があります ✔
説明: ドキュメントではコードについて説明しています。コード自体ではありません。 AI はコードの実際の動作を偽って表現する可能性があり、ユーザーを誤解させ、セキュリティ上の問題になります。そのため、すべての技術的主張は実際のコードに対して検証される必要があります。ユーザーはドキュメントを信頼しているため、間違ったドキュメントは正しいコードよりも危険である可能性があります。
9. AIがトークンコントラクトをスキャンして「危険信号」を立てた場合、どのように行動すればよいですか（所有者は転送を停止できるなど）?
- A) フラグはソースに関連付けられており、そのコンテキストと人間の判断によって評価されます。最終的な判断/誹謗中傷は回避されます✔
- B) 契約は間違いなく詐欺であると認定され、直ちに発表されます
- C) 人工知能がフラグを設定するため、それ以上の検証は必要ありません
- D) フラグは無視されます。所有者の権限がリスクを引き起こすことはありません
説明: 人工知能は既知の詐欺パターンにフラグを立てるのに役立ちますが、最終的な判断を下すことはできません。一部の合法的な契約（たとえば、複数署名ガバナンスによって保護されている）には、停止権限が含まれている場合もあります。各フラグはソース (コード/チェーン) にリンクされ、そのコンテキストと人間の判断で評価される必要があります。節度のある言葉を使用し、未確認の非難（中傷）は避けるべきです。
10. ブロックチェーンが「セキュリティクリティカル」であることは、AI の出力が専門家の承認に代わることができない理由のどれに最も直接関係していますか?
- A) 人工知能は動作が遅すぎるため、実際には使用できません。
- B) 人工知能は常にコンパイルエラーを生成するため
- C) 人工知能は、元のエラーを確認できない、誤った保証、最新ではない、責任を負うことができないことによる不可逆的なリスクをカバーできません ✔
- D) 人工知能は英語でのみ機能するため、トルコのプロジェクトでは使用できません。
説明: セキュリティークリティカルな領域でのエラーは取り消すことができず、重大な損失 (数百万ドル) に直接つながります。人工知能は元の/文脈上のエラーを認識できず、流暢な言語で誤った保証を与える可能性があり、トレーニングの締め切り日以降の期間を認識せず、そして最も重要なことに、責任を負うことができません。エンジニアリングの承認は、技術的、法的、倫理的な取り組みです。機械はこの約束を行うことができないため、最終的な承認は有能な専門家が行います。
11. メインネットに漏洩する単一の AI バグからセキュリティ クリティカルな Web3 プロジェクトを保護する最も効果的な方法は何ですか?
- A) 単一の AI ツールにプロセス全体を委任し、最後まで見届ける
- B) 各段階に人間による検証ゲートと合格条件を設ける階層的な検証を実装する ✔
- C) 時間を節約するために独立した監査ゲートをバイパスする
- D) 各開発者は、ログを保持せずに独自のツールを自由に使用できます。
説明: 階層化された検証では、人間による検証ゲートとクリアな合格条件 (テストが合格したか、監査人が承認したか、シミュレーションが保持したか) が各段階 (書き込み、スキャン、監査、テスト/シミュレーション、展開、監視) に配置されます。別のドアを通らずに 1 つのドアを通過することはできません。この階層構造により、単一の AI エラーが生活者に漏れることを防ぎます。
12. デバッグ中に人工知能の助けを得るときの秘密キーまたはシード フレーズに関する不変のルールは何ですか?
- A) 自由に共有できるのはテストウォレットのキーのみです
- B) キーが暗号化されている場合、人工知能に渡すことができます。
- C) 人工知能が信頼できる場合、ウォレット管理は人工知能に任せることができます
- D) 秘密キーとシード フレーズは、いかなる状況でも人工知能ツールやプロンプトに入力することはできません ✔
説明: 秘密キーとシード フレーズは、ウォレットと資金への完全なアクセスです。いかなる状況においても、これらは人工知能ツール、プロンプト、またはその他のオンラインの場所に書き込まれることはありません。そうしないと、資金が直接的かつ回復不能に失われるリスクがあります。キーは安全な、できればオフライン/ハードウェア ウォレットにのみ保管されます。
13. 監査法人における機密の顧客コードを含む人工知能の使用を規制するための最良のガバナンス アプローチは何ですか?
- A) 秘密コードを隔離された車両内でのみ処理し、顧客の承認を得て、データ分類ポリシーを使用する ✔
- B) 最速の結果を得るために秘密のコードを公開ツールに貼り付ける
- C) コードが秘密であるかどうかは関係ありません。すべてのツールはすべてのデータに対して無料です
- D) 漏洩があっても責任は人工知能提供者にあるため予防措置は不要
明確化: 未リリース (クローズド ソース) クライアント コードを許可なく公開 AI ツールに貼り付けることは契約違反であり、漏洩のリスクがあります。適切なガバナンス。データ分類ポリシーを使用して公開コード、機密顧客コード、個人データ、秘密キーに個別のルールを設定し、機密コードを分離/エンタープライズ ツールでのみ顧客の承認を得て処理します。