Najnowszy eksperyment OpenAI: Czy agenci AI potrafią czytać smart kontrakty?

OpenAI uruchomiło nowe badanie mające na celu pomiar, czy autonomiczne systemy mogą rozumieć i zabezpieczać kod blockchain. Projekt bada kluczowe pytanie dotyczące przyszłości finansów cyfrowych: czy maszyny mogą niezawodnie wykrywać słabości w kontrakty smart co robią napastnicy?

Inicjatywa odzwierciedla rosnące zaniepokojenie w całej branży. Z miliardami dolarów zablokowanymi w zdecentralizowanych aplikacjach i rosnącym zagrożeniem kradzieżami w cyberprzestrzeni, potrzeba szybszych i bardziej skalowalnych narzędzi zabezpieczających stała się pilna.

Eksperyment ze smart kontraktem OpenAI ma na celu ocenę, jak dobrze zaawansowane modele radzą sobie w obliczu rzeczywistych konsekwencji ekonomicznych, oferując nowe spostrzeżenia na temat przyszłości bezpieczeństwa kryptowalut agentów AI.

Kluczowe wnioski

• OpenAI wprowadziło EVMbench, aby przetestować, jak skutecznie agenci AI OpenAI mogą wykrywać i wykorzystywać luki w inteligentnych kontraktach.

• Wczesne wyniki pokazują, że wiodące modele potrafią zidentyfikować wady warte dziesiątki tysięcy dolarów w symulowanych nagrodach.

• Badania podkreślają rosnącą rolę badań nad bezpieczeństwem blockchain w dziedzinie AI jako narzędzia zarówno defensywnego, jak i potencjalnie ofensywnego.

Handluj z pewnością. Bitrue to bezpieczna i zaufanaplatforma handlowa kryptowalutdla kupowania, sprzedawania i handlu Bitcoinem i altcoinami.
Zarejestruj się teraz, aby odebrać swoją nagrodę 

Testowanie AI w Rzeczywistych Warunkach Finansowych

OpenAI niedawno opublikowało artykuł badawczy zatytułowanyEVMbench: Ocena agentów AI pod kątem bezpieczeństwa smart kontraktów. Badanie zostało przeprowadzone z firmą inwestycyjną w kryptowaluty Paradigm oraz audytorem bezpieczeństwa OtterSec.

Benchmark ocenia, jak dobrze różne modele radzą sobie, gdy są proszone o identyfikację, łatanie i czasami wykorzystywanie luk w kodzie opartym na Ethereum.

Zamiast mierzyć tylko dokładność, test przypisuje wartość pieniężną każdemu odkrytemu defektowi. Takie podejście tworzy to, co badacze nazywają ekonomicznie istotnym środowiskiem.

Inteligentne kontrakty obecnie zabezpieczają aktywa o wartości miliardów. Testowanie AI w zakresie odczytu inteligentnych kontraktów w czysto akademickich warunkach nie odzwierciedlałoby ryzyka w rzeczywistym świecie. Poprzez powiązanie wydajności z wpływem finansowym, EVMbench próbuje symulować bodźce, które napędzają zarówno badaczy bezpieczeństwa, jak i atakujących.

Benchmark obejmuje 120 podatności pochodzących z 40 rzeczywistych audytów, z których wiele pochodzi z otwartych konkursów audytowych. OpenAI ma nadzieję, że EVMbench OpenAI stanie się długoterminowym benchmarkiem bezpieczeństwa inteligentnych kontraktów AI, aby śledzić postęp w czasie.

Przeczytaj także: Lyria 3 na Gemini - Nowy sposób na łatwe tworzenie muzyki (Poradnik użytkowania)

Które modele AI miały najlepsze wyniki?

Wczesne wyniki pokazują, że zaawansowane modele są już zdolne do przeprowadzania znaczącej analizy bezpieczeństwa.

Claude Opus 4.6 firmy Anthropic osiągnął najwyższą średnią wartość wykrycia na poziomie 37 824 dolarów. Na drugim miejscu znalazł się OC GPT 5.2 firmy OpenAI z wynikiem 31 623 dolarów, a Google Gemini 3 Pro zanotował 25 112 dolarów.

Te liczby reprezentują symulowaną wartość finansową luk wykrytych podczas testów. Choć liczby te nie odzwierciedlają rzeczywistych wypłat, sugerują, że nowoczesne systemy AI zbliżają się do poziomu wykwalifikowanych audytorów ludzkich w niektórych zadaniach.

Jednocześnie OpenAI podkreślił, że technologia wciąż się rozwija. Złożone błędy logiczne i nowe wzorce ataków wciąż pozostają trudne do niezawodnego zidentyfikowania przez systemy automatyczne.

Przeczytaj także:Lista 17 firm AI w USA, które zebrały 100 milionów dolarów finansowania na początku 2026 roku

Dlaczego bezpieczeństwo inteligentnych kontraktów potrzebuje AI

Czas przeprowadzenia eksperymentu odzwierciedla rosnące zaniepokojenie w branży kryptowalut. W samym 2025 roku, napastnicy skradli 3,4 miliarda dolarów w aktywach cyfrowych, co jest nieznacznie wyższe niż w poprzednim roku.

Audyty ręczne pozostają niezbędne, ale są czasochłonne i kosztowne. W miarę jak finansowanie zdecentralizowane się rozwija, zespoły ludzkie mogą mieć trudności z nadążaniem.

To tutaj audytowanie kontraktów Ethereum przez AI może odegrać kluczową rolę, skanując duże ilości kodu szybko i ciągle.

Badacze ostrzegają również, że technologia ma dwojaką naturę. Te same narzędzia, które pomagają obrońcom znaleźć słabości, mogą być także wykorzystywane przez atakujących do szybszego odkrywania luk. Zrozumienie wydajności AI na wczesnym etapie jest zatem kluczowym krokiem w zarządzaniu przyszłym ryzykiem.

The Bigger Picture: AI Agents and Autonomous Finance

Badanie OpenAI odzwierciedla również szerszy przesunięcie w kierunku autonomicznych systemów finansowych. Liderzy branży coraz częściej oczekują, że agenci software'owi będą zarządzać transakcjami w imieniu użytkowników.

Dyrektor generalny Circle, Jeremy Allaire, przewidział, że w ciągu pięciu lat miliardy agentów AI mogą korzystać ze stablecoinów do codziennych płatności. Były szef Binance, Changpeng Zhao, zasugerował również, że kryptowaluty mogą stać się natywnym systemem płatności dla gospodarek opartych na maszynach.

Niektórzy analitycy uważają, że sztuczna inteligencja może nawet rozwiązać jedno z długoletnich wyzwań związanych z użytecznością kryptowalut. Haseeb Qureshi, partner zarządzający w Dragonfly, niedawno argumentował, że systemy blockchain wydają się przytłaczające, ponieważ nie zostały zaprojektowane z myślą o ludzkiej intuicji.

Zasugerował, że portfele autonomiczne zasilane sztuczną inteligencją mogłyby obsługiwać skomplikowane operacje i zmniejszać ryzyko błędów użytkowników.

Jeśli ta wizja stanie się rzeczywistością, silne badania nad bezpieczeństwem blockchain w kontekście sztucznej inteligencji będą niezbędne, aby zapewnić, że te agenty będą działać w sposób bezpieczny i niezawodny.

Przeczytaj również:Co to jest PlutonAI? Kompletny przewodnik po AI i finansach zdecentralizowanych

Podsumowanie

TheEksperyment z inteligentnymi kontraktami OpenAIOznacza to ważny krok w kierunku zrozumienia, jak sztuczna inteligencja może przekształcić bezpieczeństwo blockchainu.

Wstępne wyniki pokazują, że zaawansowane modele mogą już wykrywać luki z istotnym wpływem finansowym, co sugeruje przyszłość, w której zautomatyzowane narzędzia wspierają lub nawet augmentują ludzkich audytorów.

Jednocześnie badania podkreślają rosnące wyzwanie. W miarę jak możliwości sztucznej inteligencji się poprawiają, ta sama technologia może wzmocnić zarówno obrońców, jak i napastników. Ustanowienie standardów takich jak EVMbench będzie kluczowe dla śledzenia postępów i zarządzania ryzykiem.

Dla branży opartej na kodzie i automatyzacji, zdolność maszyn do odczytywania i zabezpieczania inteligentnych kontraktów może wkrótce stać się decydującym czynnikiem w bezpieczeństwie finansów cyfrowych.

FAQ

Co to jest eksperyment z inteligentnym kontraktem OpenAI?

To jest inicjatywa badawcza, która testuje, jak dobrze agenci AI mogą wykrywać, naprawiać i wykorzystywać luki w kontraktach inteligentnych Ethereum, korzystając z frameworka EVMbench.

Czy AI może całkowicie zastąpić ludzkich audytorów smart kontraktów?

Nie jeszcze. AI może pomóc w analizie na dużą skalę, ale ludzka ekspertyza nadal jest potrzebna do przeglądu złożonej logiki i ostatecznej walidacji.

Dlaczego czytanie inteligentnych kontraktów przez AI jest ważne?

Smart kontrakty zarządzają miliardami dolarów. Automatyczna analiza może poprawić szybkość, obniżyć koszty i pomóc w identyfikacji ryzyk zanim zostaną wykorzystane przez atakujących.

Jak to się ma do bezpieczeństwa kryptowalut?

Badanie przyczynia się do bezpieczeństwa krypto agentów AI, pomagając badaczom zrozumieć, jak systemy autonomiczne mogą chronić lub zagrażać aplikacjom blockchain w przyszłości.

Informacja: Opinie wyrażone w artykule należą wyłącznie do autora i nie odzwierciedlają poglądów tej platformy. Ta platforma oraz jej partnerzy zrzekają się wszelkiej odpowiedzialności za dokładność lub odpowiedniość zamieszczonych informacji. Informacje te mają charakter czysto informacyjny i nie są przeznaczone jako porada finansowa lub inwestycyjna.