近日，區塊鏈媒體CCN刊登了CertiK首席安全長Wang Tielei博士的文章，深入剖析了AI在Web3.0安全體系中的雙面性。文章指出，AI在威脅偵測和智慧合約審計中表現出色，能顯著增強區塊鏈網路的安全性；然而，若過度依賴或整合不當，不僅可能與Web3.0的去中心化原則相悖，還可能為駭客開啟可乘之機。
Wang博士強調，AI並非取代人類判斷的“萬能藥”，而是協同人類智慧的重要工具。 AI需與人類監督結合，並透過透明、可審計的方式應用，以平衡安全與去中心化的需求。 CertiK將繼續引領這一方向，為建構更安全、透明、去中心化的Web3.0世界貢獻力量。
以下為文章全文：
Web3.0需要AI－但若整合不當，可能損害其核心原則
核心要點：
透過即時威脅偵測和自動化智慧合約審計，AI顯著提升了Web3.0的安全性。
風險包括對AI的過度依賴以及駭客可能利用相同技術發動攻擊。
採取AI與人類監督結合的平衡策略，以確保安全措施符合Web3.0的去中心化原則。
Web3.0技術正在重塑數位世界，推動去中心化金融、智慧合約和基於區塊鏈的身份系統的發展，但這些進步也帶來了複雜的安全與營運挑戰。
長期以來，數位資產領域的安全問題一直令人擔憂。隨著網路攻擊日益精密化，這項痛點也變得更加迫切。
AI無疑在網路安全領域潛力巨大。機器學習演算法和深度學習模型擅長模式識別、異常檢測和預測分析，這些能力對保護區塊鏈網路至關重要。
基於AI的解決方案已經開始透過比人工團隊更快、更準確地惡意活動檢測，提高安全性。
例如，AI可透過分析區塊鏈資料和交易模式來識別潛在漏洞，並透過發現早期預警訊號預測攻擊。
這種主動防禦的方式相較於傳統的被動回應措施有顯著優勢，傳統方式通常僅在漏洞已經發生後才採取行動。
此外，由AI驅動的審計正成為Web3.0安全協議的基石。去中心化應用程式（dApps）和智慧合約是Web3.0的兩大支柱，但其極易受到錯誤和漏洞的影響。
AI工具正被用於自動化稽核流程，檢查程式碼中可能被人工稽核人員忽略的漏洞。
這些系統可以快速掃描複雜的大型智慧合約和dApp程式碼庫，確保專案以更高安全性啟動。
AI在Web3.0安全中的風險
儘管益處眾多，AI在Web3.0安全的應用也有缺陷。雖然AI的異常偵測能力極具價值，但也存在過度依賴自動化系統的風險，這些系統未必總是能捕捉到網路攻擊的所有微妙之處。
畢竟，AI系統的表現完全取決於其訓練資料。
若惡意行為者能操縱或欺騙AI模型，他們可能利用這些漏洞繞過安全措施。例如，駭客可透過AI發起高度複雜的釣魚攻擊或篡改智能合約的行為。
這可能引發一場危險的“貓鼠遊戲”，駭客和安全團隊使用相同的尖端技術，雙方的力量對比可能會發生不可預測的變化。
Web3.0的去中心化本質也為AI整合到安全框架帶來獨特挑戰。在去中心化網路中，控制權分散於多個節點和參與者，難以確保AI系統有效運作所需的統一性。
Web3.0天生具有分散化特徵，而AI的集中化特性（通常依賴雲端伺服器和大數據集）可能與Web3.0推崇的去中心化理念衝突。
若AI工具未能無縫融入去中心化網絡，可能削弱Web3.0的核心原則。
人類監督vs 機器學習
另一個值得關注的問題是AI在Web3.0安全中的倫理維度。我們越依賴AI管理網路安全，對關鍵決策的人類監督就越少。機器學習演算法可以偵測漏洞，但它們在做出影響使用者資產或隱私的決策時，未必具備所需的道德或情境意識。
在Web3.0匿名且不可逆的金融交易場景下，這可能引發深遠後果。例如，若AI錯將合法交易標記為可疑，可能導致資產被不公正凍結。隨著AI系統在Web3.0安全中愈發重要，必須保留人工監督以糾正錯誤或解讀模糊情況。
AI與去中心化整合
我們該何去何從？整合AI與去中心化需要平衡。 AI無疑能顯著提升Web3.0的安全性，但其應用必須與人類專業知識結合。
重點應放在發展既增強安全性又尊重去中心化理念的AI系統。例如，基於區塊鏈的AI解決方案可透過去中心化節點來構建，確保沒有單一一方能夠控製或操縱安全協議。
這將維持Web3.0的完整性，同時發揮AI在異常偵測和威脅防範方面的優勢。
此外，AI系統的持續透明化和公開審計至關重要。透過向更廣泛的Web3.0社群開放開發流程，開發人員可以確保AI安全措施達標，且不易受到惡意竄改。
AI在安全領域的整合需多方協作－開發者、使用者和安全專家需共同建立信任並確保問責制。
AI是工具，而非萬靈丹
AI在Web3.0安全中的角色無疑充滿前景與潛力。從即時威脅偵測到自動化審計，AI可以透過提供強大的安全解決方案來完善Web3.0生態系統。然而，它並非沒有風險。
過度依賴AI，以及潛在的惡意利用，要求我們保持謹慎。
最終，AI不應被視為萬能解藥，而應作為與人類智慧協同的強大工具，共同守護Web3.0的未來。
