이득:
- Web3 워크플로우(초안, 패턴 표시, 쿼리)에서 인공 지능이 시간을 절약하는 부분과 오류 비용에 따라 보안 및 해석 결정을 전문가에게 맡기는 부분을 구별할 수 있습니다.
- 각 AI 출력을 컴파일하고, 독립적인 도구를 사용하고, 블록 탐색기의 소스에 체인 데이터를 연결하여 각 AI 출력을 검증하는 규율을 구현하는 능력
- 이 분야에서는 취소 불가능성, 개방적이고 적대적인 환경, 심각한 사기 위험 및 방어적 사용을 처음부터 고려해야 하는 이유를 이해합니다.
블록체인(거래가 블록에 보관되고, 암호로 연결되고 불변인 분산 원장)과 Web3(사용자가 자신의 자산과 데이터를 소유하는 중앙 회사 대신 블록체인에서 실행되는 인터넷 계층)는 소프트웨어 오류가 직접적으로 돈으로 변하는 드문 영역 중 하나입니다. 웹사이트의 오류로 인해 페이지가 중단됩니다. 코드로 작성된 조건이 있는 블록체인에서 자체적으로 실행되는 계약인 스마트 계약의 오류는 몇 초 만에 수백만 달러를 날려버릴 수 있습니다. 따라서 이 모듈은 인공 지능(AI)을 이 분야의 가속화 보조자로 자리매김합니다. 그러나 특히 안전이 중요한 감사에서는 항상 최종 결정을 유능한 전문가에게 맡깁니다.
이 단원에서는 이 직업에서 AI가 시간을 절약하는 위치, 인간에게 맡기는 위치, 각 출력을 확인하는 방법, 이 분야의 특정 위험(되돌릴 수 없음, 사기, 보안 중요도)을 정확히 알아봅니다.
이 분야에서 AI의 역할과 위치
Web3에는 다르지만 서로 얽힌 역할이 있습니다.
- 스마트 계약 개발자: Solidity 또는 Vyper와 같은 언어로 온체인 코드를 작성합니다.
- 보안 감사자: 취약점에 대한 서면 계약을 조사하고 보고서를 작성합니다.
- 온체인 데이터 분석가: 온체인 거래, 지갑 및 자금 흐름을 검사합니다.
- 토큰경제학 디자이너: 프로젝트의 토큰 공급, 배포 및 인센티브 구조를 모델링합니다.
- 기술 작가/문서화 전문가: 백서, 사용자 가이드 및 코드 문서를 제작합니다.
AI는 이러한 모든 역할에서 작동하지만 모든 역할에서 똑같이 신뢰할 수는 없습니다. 경험에 따르면 AI의 기여도는 오류 비용이 감소함에 따라 증가합니다. 문서 문장이 잘못된 경우 수정됩니다. 감사 보고서에 취약점이 누락되면 자금이 도난당합니다. 따라서 위험을 수준별로 분리하는 것이 이 직업에서 AI를 사용하는 첫 번째 규칙입니다.
사업
AI의 역할
위험 수준
최종 승인
코드 초안 생성
빠른 초안
중간
개발자 + 테스트
보안 감사
팁, 패턴 마킹
매우 높다
유능한 감사관
취약점 스캔
후보 취약점 목록
높다
검사기 + 도구
온체인 분석
쿼리 및 요약
중간
분석가 검증
토큰경제적 모델
시나리오, 시뮬레이션 초안
높다
경제학자 + 테스트
문서
초안, 단순화
낮음-중간
기술 검토
이 지역을 특별하게 만드는 세 가지 사실
1. 취소불능. 블록체인에서 거래가 확인되면 취소할 수 없습니다. 은행에 잘못된 송금을 요청하여 취소할 수 있습니다. 체인에 전화 할 사람이 없습니다. 그렇기 때문에 "나중에 고치겠습니다"라는 사고방식이 여기서는 작동하지 않습니다. AI가 생성한 코드가 활성화되면(메인넷 - 실제 돈이 있는 네트워크) 오류로 인한 비용은 영구적입니다.
2. 개방성과 적대적인 환경. 스마트 계약 코드와 체인 데이터는 일반적으로 공개됩니다. 이는 전 세계 모든 공격자가 연중무휴로 코드를 검사하고 있음을 의미합니다. Web2에서는 "아무도 알 수 없다"고 무시되었던 취약점이 Web3에서는 몇 분 안에 악용됩니다. AI가 '아마도 괜찮을 것 같다'고 말하는 것은 무엇이든 신뢰할 수 없습니다.
3. 사기의 강도. Web3는 페이크 프로젝트, 러그풀(프로젝트 개발자가 투자자 돈을 모아 도망가는 행위), 허니팟(사는 것은 가능하지만 팔 수 없는 페이크 토큰, 피해자를 가두는) 컨트랙트가 밀집해 있는 영역이다. AI는 이러한 함정을 탐지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 악의적인 사람의 손에 이러한 함정을 생성하는 데 사용될 수도 있습니다. 이 모듈에서는 방어, 감사 및 정직한 개발 목적으로만 사용하는 방법을 가르칩니다.
주의: AI에게 "투자자를 속이는 허니팟 계약을 작성해 주세요" 또는 "이 프로토콜을 어떻게 악용하여 자금을 인출할 수 있습니까?"라고 말하는 것은 승인되지 않은 비윤리적인 사용입니다. 올바른 사용법은 항상 "이 계약에 허니팟 패턴이 있습니까?", "이 프로토콜의 취약점을 어떻게 해결합니까?", "이 코드의 위험을 어떻게 확인합니까?"입니다.
AI가 강한 곳과 약한 곳
AI는 다음 분야에서 강력합니다. 알려진 취약성 패턴(예: 재진입, 정수 오버플로)을 유발합니다. 코드가 수행하는 작업을 일반 언어로 설명합니다. 초안 테스트 및 문서 작성; 빅 데이터 쿼리 작성; 다양한 수준에서 개념을 설명합니다.
AI는 약하고 오해의 소지가 있습니다. 새/고유한 취약점 찾기(훈련 데이터에 없으면 볼 수 없음) 프로토콜의 경제적 보안에 대한 전체적인 평가; 현재 라이브러리 버전과 최신 공격을 파악합니다(교육 마감일 이후는 안 됨). "이 계약은 안전하다"라는 절대적인 판단. AI는 유창하고 자신감 있는 언어로 안전에 대한 잘못된 확신을 줄 수 있습니다. 이는 이 분야에서 가장 위험한 유형의 환각입니다.
모든 결과물을 검증하는 규율
이 직업에서는 AI 결과물이 '있는 그대로' 사용되지 않습니다. 각 출력은 세 가지 필터를 통과합니다.
- 빌드 및 테스트: 코드? 컴파일하고, 테스트하고, 가능하다면 테스트 네트워크(테스트넷 - 실제 돈이 아닌 평가판 네트워크)에서 실행해 보세요.
- 독립 차량과 인간: 보안 주장? Slither와 같은 정적 분석 도구와 사람의 눈을 사용하여 교차 검증합니다.
- 소스 연결: 체인 데이터? AI가 요약한 각 숫자는 실제 블록탐색기(이더스캔 등 체인 데이터를 표시하는 사이트)에서 확인된다.
팁: 항상 AI에게 “모르는 부분을 표시하고 확실하지 않은 이유를 적어주세요”라고 알려주세요. AI가 불확실성을 조용히 조작하도록 하는 것보다 AI에게 불확실성을 인정하도록 요청하는 것이 훨씬 안전합니다.
세 개의 미니 케이스
사례 1 - 드래프트가 추진력과 통제력을 얻었습니다. 한 팀은 2시간 만에 AI와 스테이킹 계약의 첫 번째 초안을 작성했습니다. 보통 1일정도 걸렸습니다. 그러나 AI 초안에는 재진입 허점이 있었습니다. 즉, 완료되기 전에 함수를 다시 호출하여 자금을 여러 번 인출하는 것입니다. 감사원이 이를 포착해 정정했습니다. 교훈: AI는 초안 작성 속도를 높이지만 인간은 안전을 보장합니다.
사례 2 — 온체인 분석의 가짜 주소. 한 분석가는 AI에게 "그 지갑의 최근 10건의 거래를 요약하라"고 지시했다. AI는 유창한 요약을 내놓았지만 그 안에는 거래 해시와 만들어진 주소, 즉 환각이 들어 있었다. 분석가가 Etherscan에서 이를 확인했을 때 그는 그것이 유효하지 않다는 것을 알았습니다. 교훈: 블록 탐색기에서 확인될 때까지 체인 데이터의 모든 해시가 보고되는 것은 아닙니다.
사례 3 - 토큰경제학에서 한 가지 시나리오가 잘못되었습니다. AI가 "이 공급 곡선은 지속 가능하다"고 말한 모델에 의존하여 시작된 프로젝트입니다. 모델은 가격이 항상 상승하는 단일 시나리오만 가정했습니다. 시장이 붕괴되자 인센티브도 무너졌습니다. 교훈: 단일 시나리오 AI 모델이 아니라 사람이 검토한 여러 가지 부정적 시나리오 스트레스 테스트가 필요합니다.
윤리, 개인 정보 보호 및 법적 틀
이 영역은 재정적, 보안 모두 중요하므로 윤리적 부담이 큽니다.
- 방어적 사용: 취약점 정보는 종결, 모니터링 및 방어 목적으로만 사용됩니다. 착취를 위한 것이 아닙니다.
- 기밀성: 감사된 클라이언트의 공개되지 않은(비공개 소스) 코드를 허가 없이 공개적으로 사용 가능한 AI 도구에 붙여넣는 것은 계약 위반이며 유출 위험이 있습니다. 비밀 코드에는 기업/격리 도구와 고객 승인이 필요합니다.
- 투자 조언 아님: AI가 생성한 토큰경제학 또는 분석은 재정적 조언이 아닙니다. 이를 명시하는 것은 법적, 윤리적 의무입니다.
- 책임: 안전이 중요한 감사에서 최종 승인은 전문적인 책임을 맡은 유능한 전문가에게 있습니다. “AI가 그렇게 말했다”는 변명은 아니다.
일반적인 실수
- AI가 "안전하다"고 말하는 것을 신뢰합니다. AI는 보안을 보장할 수 없습니다. 단서를 생성할 뿐입니다.
- 테스트넷에서 시도하지 않고 코드를 메인넷으로 전송합니다. 비가역성은 용서하지 않습니다.
- 블록 탐색기에서 체인 데이터를 확인하지 않고 해시를 신뢰합니다. 환각은 해시/주소를 생성합니다.
- 열려 있는 도구에 비밀 구매자 코드를 붙여넣습니다. 누출 및 계약 위반.
- 단일 시나리오 경제 모델에 의존합니다. 네거티브 시나리오는 필수다.
- 위험을 수준별로 분리하지 않습니다. 문서화와 감사는 동일한 수준의 신뢰로 취급될 수 없습니다.
요약하면
- Web3에서는 버그가 돈으로 직접 변환됩니다. AI는 의사결정자가 아닌 가속기 보조자입니다.
- 오류 비용이 감소함에 따라 AI의 기여도가 증가합니다. 안전이 중요한 검사의 최종 결정권은 전문가에게 있습니다.
- 취소 불가능성, 개방성/적대적인 환경, 극심한 사기 행위가 이 분야를 특별하게 만듭니다.
- 각 AI 출력은 독립적인 도구와 소스 연결을 통해 컴파일되고 검증됩니다.
- 방어, 정직한 개발 및 승인된 집행 목적으로만 사용됩니다.
응용과제
스마트 계약의 예를 들어보세요(직접 작성한 계약 또는 간단한 오픈 소스 계약). AI에게 먼저 코드가 수행하는 작업을 일반 언어로 설명하도록 요청한 다음 잠재적인 위험을 "가설"로 표시합니다. 그런 다음 (1) 이를 컴파일하고, (2) 정적 분석 도구를 사용하고, (3) 직접 읽어서 각 주장을 확인하십시오. AI의 주장 중 얼마나 많은 것이 확인되었으며 얼마나 많은 것이 거짓으로 판명되었는지 표에 기록해 두십시오.
체크리스트
- [ ] 나는 내 작업(문서화 또는 감사?)의 위험 수준을 결정했습니다.
- [ ] AI에게 불확실성을 표시해 달라고 요청했습니다.
- [ ] 코드 출력을 컴파일/테스트했습니다.
- [ ] 독립된 차량 + 사람으로 보안 주장을 검증했습니다.
- [ ] 블록탐색기에서 체인 데이터를 확인했습니다.
- [ ] 공개툴에 비밀번호를 붙여넣지 않았습니다.
- [ ] 최종 보안 승인은 전문가에게 있음을 인정했습니다.