Искусственный интеллект изменит аудит смарт-контрактов

Мнение: Хесус Родригес, соучредитель Sentora

Искусственный интеллект для программирования нашел свое место на рынке. Web3 — не исключение. Аудиты смарт-контрактов — одна из областей, где AI внесет значительные изменения.

Сегодня аудиты — это точечные проверки, которые с трудом справляются с децентрализованным и конкурентным рынком и часто упускают экономические сбои.

Центр тяжести смещается от ручных PDF-отчетов к непрерывному мониторингу с использованием моделей, решателей, фуззеров, симуляций и живой телеметрии. Команды, внедряющие это, будут разрабатывать быстрее и с более широким охватом, тогда как другие рискуют остаться в стороне.

Аудиты не так распространены, как кажется

Аудиты стали стандартом проверки надежности в Web3 — это видимое доказательство того, что кто-то пытался взломать вашу систему до появления на рынке. Однако это ритуал из прошлого, до эры DevOps.

Традиционное ПО включало проверки в процесс разработки: тесты, непрерывную интеграцию/развертывание, статический и динамический анализ, контроль функций и глубокое наблюдение. Безопасность играет роль микроаудита на каждом этапе. Web3 возродил эту практику, поскольку неизменяемость и экономическая уязвимость исключают возможность отката. Следующий шаг — интеграция платформенных практик с AI, чтобы обеспечить непрерывный мониторинг, а не разовые проверки.

Ограничения аудита смарт-контрактов

Аудиты дают время и информацию, с их помощью команды формулируют инварианты и тестируют предположения.

Но аудит останавливает изменяющуюся систему. Изменения, сдвиги ликвидности, тактики максимальной извлекаемой стоимости (MEV) и управленческие действия могут сделать вчерашние гарантии недействительными.

Искусственный интеллект еще не идеально подходит для программирования смарт-контрактов

Современный AI хорошо работает там, где есть много данных и обратной связи. Однако инженерия смарт-контрактов сложнее. Корректность зависит от порядка выполнения и присутствия атакующих.

Путь к AI-аудитории

Рациональный план состоит из трех основных компонентов.

Во-первых, модели аудита, которые комбинируют большие языковые модели с символическими и симуляционными системами. Они способны выявлять намерения и обобщать из шаблонов, а решатели/проверщики моделей гарантируют это доказательствами.

Далее, процессы, которые координируют специализированные агенты: майнеры свойств, сборщики зависимостей и другие. Система работает как нервная система — постоянно ощущает, размышляет и действует.

Наконец, оценки. Мы измеряем важное. Чтобы уверенность стала сервисом, необходимо вести отслеживание свойств параметров и приводить данные, которые могут быть полезны для страховщиков, бирж и управляющих.

Сохраните место для универсального AI-аудитора

Смешанный подход кажется привлекательным, но тенденции масштабирования намекают на еще один вариант. В смежных областях универсальные модели, координирующие инструменты, уже сравнялись или превзошли специализированные пайплайны.

AI-аудиторы смарт-контрактов неизбежны

Web3 сочетает неизменяемость, композиционность и конкурентные рынки — обстановка, в которой эпизодические аудиты не успевают за изменяющимся состоянием. AI хорош там, где много кода, обратная связь плотна, а верификация механическая. Эти тренды сближаются.

Вне зависимости от того, какой подход победит — смешанный или универсальный, аудиты становятся не продуктом, а услугой.

Мнение: Хесус Родригес, соучредитель Sentora.

Эта статья предназначена для общей информации и не является юридической или инвестиционной рекомендацией. Мнения автора не обязательно отражают взгляды dc.finance.