Câștiguri:
- Fiind capabil să distingă unde inteligența artificială economisește timp în fluxul de lucru Web3 (schiță, marcare model, interogare) și unde deciziile de securitate și interpretare sunt lăsate la latitudinea expertului, în funcție de costul erorii
- Abilitatea de a implementa o disciplină care verifică fiecare ieșire AI prin compilarea acesteia, instrumente independente și conectând datele lanțului la sursă în exploratorul de blocuri
- Înțelegerea de ce irevocabilitatea, mediul deschis și ostil, riscul intens de fraudă și utilizarea defensivă ar trebui luate în considerare încă de la început în acest domeniu
Blockchain (registrul distribuit în care tranzacțiile sunt păstrate în blocuri, legate criptografic și imuabile) și Web3 (stratul de internet care rulează pe blockchain în loc de o companie centrală, în care utilizatorul își deține activele și datele) sunt una dintre rarele domenii în care erorile software se transformă direct în bani. O eroare pe un site web rupe o pagină; O eroare într-un contract inteligent - un acord care rulează singur pe blockchain, ai cărui termeni sunt scrisi în cod - poate arunca în aer milioane de dolari în câteva secunde. Prin urmare, acest modul poziționează inteligența artificială (AI) ca asistent de accelerare în acest domeniu; dar lasă întotdeauna ultimul cuvânt unui expert competent, în special în auditurile critice pentru siguranță.
În această unitate, vom afla exact unde AI economisește timp în această profesie, unde este lăsat în seama oamenilor, cum să verificăm fiecare rezultat și riscurile specifice acestui domeniu (ireversibilitate, fraudă, criticitate de securitate).
Rolurile și locul AI în acest domeniu
Există roluri diferite, dar împletite în Web3:
- Dezvoltator de contract inteligent: scrie cod în lanț cu limbaje precum Solidity sau Vyper.
- Auditor de securitate: examinează contractele scrise pentru vulnerabilități și redactează un raport.
- Analist de date în lanț: examinează tranzacțiile în lanț, portofelele și fluxurile de bani.
- Designer Tokenomics: modelează oferta de token, distribuția și structura de stimulente a unui proiect.
- Scriitor tehnic/documentarist: produce documente albe, ghiduri de utilizare și documentație de cod.
AI funcționează în toate aceste roluri, dar nu este la fel de fiabilă în toate. Ca regulă generală: contribuția AI crește pe măsură ce costul erorii scade. Dacă o propoziție de documentare este incorectă, aceasta va fi corectată; Dacă un raport de audit ratează o vulnerabilitate, fondurile sunt furate. Prin urmare, separarea riscului după nivel este prima regulă de utilizare a AI în această profesie.
afaceri
Rolul AI
Nivel de risc
aprobarea finala
Generați schița de cod
Prima schiță rapidă
mediu
Dezvoltator + testare
Audit de securitate
Sfat, marcare model
foarte sus
auditor competent
Scanarea vulnerabilităților
Lista de vulnerabilități candidați
înalt
Inspector + instrument
Analiză în lanț
Interogare și rezumat
mediu
Verificarea analistului
Model tokenomic
Scenariu, schiță de simulare
înalt
Economist + test
Documentare
Schiță, simplificare
Scăzut-Mediu
revizuire tehnică
Trei fapte care fac această zonă specială
1. Irrevocabilitate. Odată ce o tranzacție este confirmată pe blockchain, aceasta nu poate fi anulată. Puteți apela transferul greșit la bancă și îl puteți anula; Nu există pe cine să cheme în lanț. De aceea mentalitatea „o reparăm mai târziu” nu funcționează aici. Odată ce codul produs de AI este preluat live (mainnet - rețeaua în care se află banii reali), costul erorii este permanent.
2. Deschidere și mediu ostil. Codul de contract inteligent și datele lanțului sunt în general disponibile publicului. Aceasta înseamnă că fiecare atacator din lume vă examinează codul 24/7. O vulnerabilitate care este respinsă ca „nimeni nu observă” în Web2 este exploatată în Web3 în câteva minute. Nu se poate avea încredere în orice spune AI-ul că este „probabil în regulă”.
3. Intensitatea fraudei. Web3 este o zonă în care sunt concentrate proiecte false, rug-pulls (dezvoltatorii unui proiect colectează bani investitorilor și fug) și honeypot (jetoane false care pot fi cumpărate, dar nu vândute, capcanând victima). AI ajută atât la detectarea acestor capcane, cât și - fiți atenți - poate fi folosită pentru a produce aceste capcane în mâinile unei persoane rău intenționate. Acest modul învață utilizarea numai în scopuri defensive, de audit și de dezvoltare cinstită.
Atenție: A spune AI „scrie-mi un contract de honeypot care înșală investitorii” sau „cum pot exploata acest protocol și retrag fonduri” este o utilizare neautorizată și neetică. Utilizarea corectă este întotdeauna: „există un model honeypot în acest contract”, „cum închid vulnerabilitatea din acest protocol”, „cum verific riscul din acest cod”.
Unde AI este puternică și slabă
AI este puternică în acest domeniu în: evocarea tiparelor de vulnerabilitate cunoscute (cum ar fi reintrența, depășirea întregului); explicarea într-un limbaj simplu a ceea ce face un cod; redactare testare și documentare; scrierea de interogări de date mari; Explicarea unui concept la diferite niveluri.
AI este slabă și înșelătoare la: găsirea unei vulnerabilități noi/unice (nu o pot vedea dacă nu este în datele de antrenament); evaluarea holistică a securității economice a unui protocol; cunoașterea versiunilor actuale ale bibliotecii și a celor mai recente atacuri (nu dincolo de data limită a antrenamentului); Judecăți absolute precum „acest contract este sigur”. AI poate oferi false asigurări de siguranță într-un limbaj fluent și încrezător - acesta este cel mai periculos tip de halucinație în acest domeniu.
Disciplina pentru a verifica fiecare rezultat
În această profesie, ieșirea AI nu este niciodată folosită „ca atare”. Fiecare ieșire trece prin trei filtre:
- Construiți și testați: cod? Lăsați-l să fie compilat, testat și, dacă este posibil, rulat pe o rețea de testare (testnet - rețea de probă care nu este bani reali).
- Vehicul și om independent: o revendicare de securitate? Verificați încrucișați cu un instrument de analiză statică (cum ar fi Slither) și cu ochiul uman.
- Legătură la sursă: date în lanț? Fiecare număr pe care AI îl rezumă este confirmat în exploratorul de blocuri propriu-zis (un site care afișează datele lanțului, cum ar fi Etherscan).
Sfat: spuneți întotdeauna AI „marcați unde nu sunteți sigur și scrieți de ce nu sunteți sigur”. Este mult mai sigur să ceri AI să-și recunoască incertitudinea decât să-l creeze în tăcere.
trei mini cutii
Cazul 1 — Proiectul a câștigat avânt și control. O echipă a produs prima schiță a unui contract de staking cu AI în 2 ore; În mod normal, a durat aproximativ 1 zi. Dar a existat o lacună de reintrare în proiectul AI - retragerea de fonduri de mai multe ori apelând din nou o funcție înainte ca aceasta să se termine. Auditorul a prins asta și a corectat-o. Lecție: AI accelerează proiectul, dar oamenii asigură siguranța.
Cazul 2 — Adresă falsă în analiza în lanț. Un analist a spus AI „să rezumeze ultimele 10 tranzacții ale acelui portofel”. AI-ul a oferit un rezumat fluent, dar în interiorul lui era un hash de tranzacție și o adresă inventată - o halucinație. Când analistul a confirmat-o pe Etherscan, a văzut că nu a ținut. Lecție: nu fiecare hash de date în lanț este raportat până când nu a fost verificat în exploratorul de blocuri.
Cazul 3 — În tokenomics, un scenariu a mers prost. Un proiect început prin a se baza pe modelul în care AI spunea „această curbă a ofertei este sustenabilă”. Modelul a presupus doar un singur scenariu în care prețul crește întotdeauna. Când piața s-a prăbușit, stimulentele s-au prăbușit. Lecție: aveți nevoie de teste de stres multiple, cu scenarii negative, revizuite de oameni, nu de un model AI cu un singur scenariu.
Etică, confidențialitate și cadru legal
Deoarece acest domeniu este atât financiar, cât și critic pentru securitate, povara etică este grea:
- Utilizare defensivă: informațiile despre vulnerabilități sunt doar pentru închidere, monitorizare și apărare; Nu pentru exploatare.
- Confidențialitate: inserarea fără permisiune a unui cod nelansat (sursă închisă) al unui client auditat într-un instrument AI disponibil public reprezintă o încălcare a contractului și riscul de scurgere. Codul secret necesită instrumente de întreprindere/izolate și aprobarea clienților.
- Nu sfaturi de investiții: tokenomics sau analize generate de AI nu sunt sfaturi financiare; Este o obligație legală și etică să precizăm acest lucru.
- Responsabilitate: Într-un audit critic pentru siguranță, aprobarea finală revine expertului competent care își asumă responsabilitatea profesională. „AI a spus așa” nu este o apărare.
Greșeli comune
- Aveți încredere în inteligența artificială pentru a spune „în siguranță”. AI nu poate garanta securitatea; Produce doar indicii.
- Transferarea codului pe mainnet fără a-l încerca pe testnet. Ireversibilitatea nu iartă.
- Încredere în hash fără a verifica datele lanțului în exploratorul de blocuri. Halucinația generează hash/adresă.
- Lipirea codului secret de cumpărător în instrumentul deschis. Scurgere și încălcare a contractului.
- Bazându-se pe un model economic cu un singur scenariu. Scenariul negativ este o necesitate.
- Nu separă riscul după nivel. Documentația și auditul nu pot fi tratate la același nivel de încredere.
Pe scurt
- În Web3, erorile se traduc direct în bani; AI este un asistent accelerator, nu un factor de decizie.
- Contribuția AI crește pe măsură ce costul erorii scade; Ultimul cuvânt în inspecția critică pentru siguranță îi aparține expertului.
- Irevocabilitatea, deschiderea/mediul ostil și frauda intensă fac acest domeniu special.
- Fiecare ieșire AI este compilată și verificată prin instrumente independente și legături la sursă.
- Utilizarea este doar în scopuri de apărare, dezvoltare cinstită și aplicare autorizată.
Sarcina de aplicare
Luați un exemplu de contract inteligent (fie unul pe care l-ați scris singur, fie un simplu contract cu sursă deschisă). Cereți AI să explice mai întâi într-un limbaj simplu ce face codul, apoi să marcheze riscurile potențiale ca „ipoteză”. Apoi verificați fiecare afirmație prin: (1) compilarea acesteia, (2) un instrument de analiză statică, (3) propria dvs. lectură. Notați într-un tabel câte dintre afirmațiile AI au fost confirmate și câte s-au dovedit a fi false.
lista de verificare
- [ ] Am determinat nivelul de risc al muncii mele (documentare sau audit?).
- [ ] Am cerut AI să-și marcheze incertitudinile.
- [ ] Am compilat/testat rezultatul codului.
- [ ] Am verificat cererea de securitate cu vehicul independent + om.
- [ ] Am verificat datele lanțului în exploratorul de blocuri.
- [ ] Nu am lipit codul secret în instrumentul deschis.
- [ ] Am acceptat că aprobarea finală de securitate revine expertului.