กำไร:
- ความสามารถในการแยกแยะว่าปัญญาประดิษฐ์ช่วยประหยัดเวลาในเวิร์กโฟลว์ Web3 ตรงไหน (แบบร่าง การทำเครื่องหมายรูปแบบ การสืบค้น) และตำแหน่งที่ผู้เชี่ยวชาญต้องตัดสินใจด้านความปลอดภัยและการตีความ ตามต้นทุนของข้อผิดพลาด
- ความสามารถในการใช้ระเบียบวินัยที่ตรวจสอบเอาต์พุต AI แต่ละรายการโดยการคอมไพล์ เครื่องมืออิสระ และการเชื่อมโยงข้อมูลลูกโซ่กับแหล่งที่มาใน Block Explorer
- การทำความเข้าใจว่าทำไมการเพิกถอนไม่ได้ สภาพแวดล้อมที่เปิดกว้างและไม่เป็นมิตร ความเสี่ยงสูงของการฉ้อโกงและการใช้งานเชิงป้องกันจึงควรได้รับการพิจารณาในสาขานี้ตั้งแต่เริ่มต้น
บล็อคเชน (บัญชีแยกประเภทแบบกระจายที่ธุรกรรมถูกเก็บไว้ในบล็อก เชื่อมโยงด้วยการเข้ารหัสลับ และไม่เปลี่ยนรูป) และ Web3 (เลเยอร์อินเทอร์เน็ตที่ทำงานบนบล็อคเชนแทนที่จะเป็นบริษัทกลางที่ผู้ใช้เป็นเจ้าของทรัพย์สินและข้อมูลของเขา) เป็นหนึ่งในพื้นที่ที่หายากที่ข้อผิดพลาดของซอฟต์แวร์กลายเป็นเงินโดยตรง ข้อผิดพลาดบนเว็บไซต์ทำให้หน้าแตก ข้อผิดพลาดในสัญญาอัจฉริยะ - ข้อตกลงที่ทำงานบนบล็อกเชน ซึ่งมีเงื่อนไขที่เขียนด้วยรหัส - สามารถทำให้เงินหลายล้านดอลลาร์เสียหายได้ในไม่กี่วินาที โมดูลนี้จึงวางตำแหน่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) ให้เป็นผู้ช่วยเร่งความเร็วในสาขานี้ แต่มักจะฝากคำพูดสุดท้ายไว้กับผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตรวจสอบที่มีความสำคัญด้านความปลอดภัย
ในหน่วยนี้ เราจะเรียนรู้อย่างชัดเจนว่า AI ช่วยประหยัดเวลาในอาชีพนี้ได้ตรงไหน หน้าที่ของมนุษย์เหลือไว้ตรงไหน วิธีตรวจสอบแต่ละผลลัพธ์ และความเสี่ยงเฉพาะของสาขานี้ (ไม่สามารถย้อนกลับได้ การฉ้อโกง วิกฤตด้านความปลอดภัย)
บทบาทและสถานที่ของ AI ในสาขานี้
มีบทบาทที่แตกต่างกันแต่เชื่อมโยงกันใน Web3:
- นักพัฒนาสัญญาอัจฉริยะ: เขียนโค้ดออนไลน์ด้วยภาษาต่างๆ เช่น Solidity หรือ Vyper
- ผู้ตรวจสอบความปลอดภัย: ตรวจสอบสัญญาที่เป็นลายลักษณ์อักษรเพื่อหาช่องโหว่และเขียนรายงาน
- นักวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์: ตรวจสอบธุรกรรมออนไลน์ กระเป๋าเงิน และกระแสเงิน
- ผู้ออกแบบ Tokenomics: จำลองโครงสร้างการจัดหาโทเค็น การแจกจ่าย และแรงจูงใจของโครงการ
- นักเขียน/นักจัดทำเอกสารทางเทคนิค: จัดทำเอกสารคู่มือผู้ใช้และเอกสารรหัส
AI ทำงานได้ในทุกบทบาทเหล่านี้ แต่ก็ไม่น่าเชื่อถือเท่ากันในทุกบทบาท ตามหลักทั่วไป: การมีส่วนร่วมของ AI จะเพิ่มขึ้นเมื่อต้นทุนของข้อผิดพลาดลดลง หากประโยคเอกสารไม่ถูกต้องจะถูกแก้ไข หากรายงานการตรวจสอบขาดช่องโหว่ เงินจะถูกขโมย ดังนั้นการแยกความเสี่ยงตามระดับจึงเป็นกฎข้อแรกของการใช้ AI ในอาชีพนี้
ธุรกิจ
บทบาทของเอไอ
ระดับความเสี่ยง
การอนุมัติขั้นสุดท้าย
สร้างโค้ดร่าง
ร่างแรกด่วน
ปานกลาง
นักพัฒนา + การทดสอบ
การตรวจสอบความปลอดภัย
เคล็ดลับการทำเครื่องหมายลวดลาย
สูงมาก
ผู้ตรวจสอบบัญชีที่มีความสามารถ
การสแกนช่องโหว่
รายการช่องโหว่ของผู้สมัคร
สูง
สารวัตร + เครื่องมือ
การวิเคราะห์แบบออนไลน์
แบบสอบถามและสรุป
ปานกลาง
การยืนยันของนักวิเคราะห์
แบบจำลองโทเคโนมิก
สถานการณ์จำลองร่าง
สูง
นักเศรษฐศาสตร์ + การทดสอบ
เอกสารประกอบ
ร่าง การทำให้เข้าใจง่าย
ต่ำ-ปานกลาง
การตรวจสอบทางเทคนิค
ข้อเท็จจริงสามประการที่ทำให้พื้นที่นี้พิเศษ
1. การเพิกถอนไม่ได้ เมื่อธุรกรรมได้รับการยืนยันบนบล็อคเชนแล้ว จะไม่สามารถยกเลิกได้ คุณสามารถโทรแจ้งการโอนเงินผิดที่ธนาคารและยกเลิกได้ ไม่มีใครโทรหาในห่วงโซ่ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมแนวคิด "เราจะแก้ไขมันทีหลัง" จึงไม่ได้ผลที่นี่ เมื่อโค้ดที่ AI สร้างขึ้นถูกนำไปใช้จริง (เมนเน็ต - เครือข่ายที่ใช้เงินจริง) ค่าใช้จ่ายของข้อผิดพลาดจะคงอยู่อย่างถาวร
2. สภาพแวดล้อมที่เปิดกว้างและไม่เป็นมิตร รหัสสัญญาอัจฉริยะและข้อมูลลูกโซ่นั้นเปิดเผยต่อสาธารณะโดยทั่วไป ซึ่งหมายความว่าผู้โจมตีทุกคนในโลกกำลังตรวจสอบโค้ดของคุณทุกวันตลอด 24 ชั่วโมง ช่องโหว่ที่ถูกไล่ออกเนื่องจาก "ไม่มีใครสังเกตเห็น" ใน Web2 นั้นถูกโจมตีใน Web3 ภายในไม่กี่นาที อะไรก็ตามที่ AI พูด "อาจจะโอเค" ก็เชื่อถือไม่ได้
3. ความร้ายแรงของการฉ้อโกง Web3 เป็นพื้นที่ที่โปรเจ็กต์ปลอม rug-pulls (ผู้พัฒนาโปรเจ็กต์รวบรวมเงินของนักลงทุนแล้วหนีไป) และ honeypot (โทเค็นปลอมที่สามารถซื้อได้แต่ขายไม่ได้ เพื่อดักจับเหยื่อ) สัญญามีความเข้มข้น AI ช่วยทั้งตรวจจับกับดักเหล่านี้ และ - โปรดใช้ความระมัดระวัง - มันสามารถใช้เพื่อสร้างกับดักเหล่านี้ให้อยู่ในมือของผู้ประสงค์ร้ายได้ โมดูลนี้สอนการใช้งานเพื่อวัตถุประสงค์ในการป้องกัน การตรวจสอบ และการพัฒนาอย่างซื่อสัตย์เท่านั้น
ข้อควรระวัง: การบอก AI "เขียนสัญญา honeypot ที่หลอกลวงนักลงทุนให้ฉัน" หรือ "ฉันจะใช้ประโยชน์จากโปรโตคอลนี้และถอนเงินได้อย่างไร" ถือเป็นการใช้งานที่ไม่ได้รับอนุญาตและผิดจรรยาบรรณ การใช้งานที่ถูกต้องอยู่เสมอ: "มีรูปแบบ honeypot ในสัญญานี้หรือไม่", "ฉันจะปิดช่องโหว่ในโปรโตคอลนี้ได้อย่างไร", "ฉันจะตรวจสอบความเสี่ยงในรหัสนี้ได้อย่างไร"
เมื่อ AI แข็งแกร่งและอ่อนแอ
AI มีความแข็งแกร่งในด้านนี้ที่: ทำให้เกิดรูปแบบช่องโหว่ที่ทราบ (เช่น การกลับเข้าใหม่ จำนวนเต็มล้น); อธิบายด้วยภาษาธรรมดาว่าโค้ดทำอะไร การร่างการทดสอบและเอกสารประกอบ การเขียนแบบสอบถามข้อมูลขนาดใหญ่ อธิบายแนวคิดในระดับต่างๆ
AI อ่อนแอและทำให้เข้าใจผิดที่: ค้นหาช่องโหว่ใหม่/ไม่ซ้ำใคร (ไม่สามารถมองเห็นได้หากไม่ได้อยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม) การประเมินความมั่นคงทางเศรษฐกิจแบบองค์รวมของโปรโตคอล ทราบเวอร์ชันไลบรารีปัจจุบันและการโจมตีล่าสุด (ไม่เกินวันที่ตัดการฝึกอบรม) การตัดสินที่แน่นอนเช่น "สัญญานี้ปลอดภัย" AI สามารถรับประกันความปลอดภัยแบบผิด ๆ ในภาษาที่คล่องแคล่วและมั่นใจ นี่เป็นอาการประสาทหลอนที่อันตรายที่สุดในสาขานี้
มีวินัยในการตรวจสอบทุกผลลัพธ์
ในอาชีพนี้ AI เอาท์พุตไม่เคยถูกใช้ "อย่างที่เป็น" แต่ละเอาต์พุตจะผ่านตัวกรองสามตัว:
- สร้างและทดสอบ: รหัส? ปล่อยให้มันถูกคอมไพล์ ทดสอบ และถ้าเป็นไปได้ให้รันบนเครือข่ายทดสอบ (testnet - เครือข่ายทดลองที่ไม่ใช่เงินจริง)
- ยานพาหนะอิสระและมนุษย์: การเรียกร้องความปลอดภัย? ยืนยันข้ามด้วยเครื่องมือวิเคราะห์แบบคงที่ (เช่น Slither) และสายตามนุษย์
- กำลังลิงก์ไปยังแหล่งที่มา: ข้อมูลลูกโซ่? แต่ละหมายเลขที่ AI สรุปได้รับการยืนยันใน Block Explorer จริง (ไซต์ที่แสดงข้อมูลลูกโซ่ เช่น Etherscan)
เคล็ดลับ: บอก AI เสมอว่า “ทำเครื่องหมายว่าคุณไม่แน่ใจและเขียนว่าทำไมคุณถึงไม่แน่ใจ” จะปลอดภัยกว่ามากที่จะขอให้ AI ยอมรับความไม่แน่นอนมากกว่าปล่อยให้มันสร้างมันขึ้นมาอย่างเงียบๆ
มินิเคสสามอัน
กรณีที่ 1 — ร่างได้รับแรงผลักดันและการควบคุม ทีมหนึ่งจัดทำร่างสัญญาการเดิมพันกับ AI ฉบับแรกภายใน 2 ชั่วโมง ปกติจะใช้เวลาประมาณ 1 วัน แต่มีช่องโหว่ในการกลับเข้ามาใหม่ในร่างของ AI นั่นคือการถอนเงินหลายครั้งโดยการเรียกใช้ฟังก์ชันอีกครั้งก่อนที่มันจะเสร็จสิ้น ผู้ตรวจสอบบัญชีจับได้จึงแก้ไขให้ถูกต้อง บทเรียน: AI เร่งความเร็วร่าง แต่มนุษย์รับประกันความปลอดภัย
กรณีที่ 2 — ที่อยู่ปลอมในการวิเคราะห์ออนไลน์ นักวิเคราะห์บอกให้ AI "สรุปธุรกรรม 10 รายการล่าสุดของกระเป๋าเงินนั้น" AI ให้การสรุปอย่างคล่องแคล่ว แต่ภายในนั้นเป็นแฮชของธุรกรรมและที่อยู่ที่สร้างขึ้น — ภาพหลอน เมื่อนักวิเคราะห์ยืนยันบน Etherscan เขาก็เห็นว่ามันไม่คงอยู่ บทเรียน: ไม่ใช่ทุกแฮชของข้อมูลลูกโซ่จะถูกรายงานจนกว่าจะได้รับการตรวจสอบใน Block Explorer
กรณีที่ 3 — ในโทเคโนมิกส์ มีสถานการณ์หนึ่งที่ผิดพลาด โครงการที่เริ่มต้นจากการอาศัยแบบจำลองที่ AI กล่าวว่า "เส้นอุปทานนี้มีความยั่งยืน" แบบจำลองสันนิษฐานเฉพาะสถานการณ์เดียวที่ราคาสูงขึ้นเสมอ เมื่อตลาดพัง แรงจูงใจก็พังทลาย บทเรียน: คุณต้องมีการทดสอบความเครียดในสถานการณ์เชิงลบหลายสถานการณ์และผ่านการตรวจสอบโดยมนุษย์ ไม่ใช่แบบจำลอง AI สถานการณ์เดียว
กรอบจริยธรรม ความเป็นส่วนตัว และกฎหมาย
เนื่องจากพื้นที่นี้มีความสำคัญทั้งทางการเงินและความปลอดภัย ภาระทางจริยธรรมจึงมีภาระหนัก:
- การใช้งานเชิงป้องกัน: ข้อมูลช่องโหว่มีไว้เพื่อการปิด การติดตาม และการป้องกันเท่านั้น ไม่ใช่เพื่อการแสวงหาผลประโยชน์
- การรักษาความลับ: การวางโค้ดที่ยังไม่เผยแพร่ (แหล่งปิด) ของลูกค้าที่ได้รับการตรวจสอบลงในเครื่องมือ AI ที่เปิดเผยต่อสาธารณะโดยไม่ได้รับอนุญาตถือเป็นการละเมิดสัญญาและความเสี่ยงต่อการรั่วไหล รหัสลับต้องใช้เครื่องมือระดับองค์กร/แบบแยกส่วนและการอนุมัติจากลูกค้า
- ไม่ใช่คำแนะนำในการลงทุน: โทเค็นหรือการวิเคราะห์ที่สร้างโดย AI ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน เป็นภาระผูกพันทางกฎหมายและจริยธรรมในการระบุสิ่งนี้
- ความรับผิดชอบ: ในการตรวจสอบที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัย การอนุมัติขั้นสุดท้ายจะขึ้นอยู่กับผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถซึ่งรับหน้าที่รับผิดชอบทางวิชาชีพ “AI พูดอย่างนั้น” ไม่ใช่การป้องกัน
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- เชื่อ AI บอกว่า "ปลอดภัย" AI ไม่สามารถรับประกันความปลอดภัยได้ มันสร้างเบาะแสเท่านั้น
- การโอนรหัสไปยัง mainnet โดยไม่ต้องลองใช้บน testnet การกลับไม่ได้ไม่ให้อภัย
- เชื่อถือแฮชโดยไม่ต้องตรวจสอบข้อมูลลูกโซ่ในตัวสำรวจบล็อก ภาพหลอนทำให้เกิดแฮช/ที่อยู่
- วางรหัสลับของนักช้อปลงในเครื่องมือที่เปิดอยู่ การรั่วไหลและการผิดสัญญา
- อาศัยโมเดลเศรษฐกิจสถานการณ์เดียว สถานการณ์เชิงลบเป็นสิ่งจำเป็น
- ไม่แยกความเสี่ยงตามระดับ การจัดทำเอกสารและการตรวจสอบไม่สามารถถือเป็นระดับความน่าเชื่อถือเดียวกันได้
โดยสรุป
- ใน Web3 ข้อบกพร่องจะแปลเป็นเงินโดยตรง AI เป็นผู้ช่วยเร่งความเร็ว ไม่ใช่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ
- การมีส่วนร่วมของ AI เพิ่มขึ้นเมื่อต้นทุนของข้อผิดพลาดลดลง คำสุดท้ายในการตรวจสอบที่มีความสำคัญด้านความปลอดภัยเป็นของผู้เชี่ยวชาญ
- การเพิกถอนไม่ได้ สภาพแวดล้อมที่เปิดกว้าง/ไม่เป็นมิตร และการฉ้อโกงที่รุนแรง ทำให้สาขานี้มีความพิเศษ
- เอาต์พุต AI แต่ละรายการได้รับการรวบรวมและตรวจสอบโดยเครื่องมืออิสระและลิงก์ไปยังแหล่งที่มา
- ใช้เพื่อการป้องกัน การพัฒนาอย่างซื่อสัตย์ และการบังคับใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น
งานสมัคร
ยกตัวอย่างสัญญาอัจฉริยะ (ทั้งสัญญาที่คุณเขียนเองหรือสัญญาโอเพ่นซอร์สธรรมดา) ขอให้ AI อธิบายเป็นภาษาธรรมดาก่อนว่าโค้ดทำอะไร จากนั้นทำเครื่องหมายความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นว่าเป็น “สมมติฐาน” จากนั้นตรวจสอบการอ้างสิทธิ์แต่ละรายการโดย: (1) รวบรวม (2) เครื่องมือวิเคราะห์แบบคงที่ (3) การอ่านของคุณเอง สังเกตในตารางว่ามีการอ้างสิทธิ์ของ AI กี่ข้อที่ได้รับการยืนยันและมีกี่ข้อที่กลายเป็นเท็จ
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันได้กำหนดระดับความเสี่ยงในการทำงานของฉันแล้ว (เอกสารหรือการตรวจสอบบัญชี?)
- [ ] ฉันขอให้ AI ทำเครื่องหมายความไม่แน่นอนของมัน
- [ ] ฉันรวบรวม/ทดสอบเอาต์พุตโค้ด
- [ ] ฉันตรวจสอบการเคลมความปลอดภัยด้วยยานพาหนะอิสระ + มนุษย์
- [ ] ฉันตรวจสอบข้อมูลลูกโซ่ใน Block Explorer
- [ ] ฉันไม่ได้วางรหัสลับลงในเครื่องมือที่เปิดอยู่
- [ ] ฉันยอมรับว่าการอนุมัติด้านความปลอดภัยขั้นสุดท้ายเป็นของผู้เชี่ยวชาญ