Sam Altman megvédené az okosszerződéseket a fenyegetésektől az OpenAI megoldásával
A mesterséges intelligencia egyre nagyobb részét teszi ki a pénzügyi rendszereknek is, folyamatosan jelennek meg az AI-generált bizonylatok, az eredetiséget pedig rendkívül nehéz igazolni. Itt jön képbe a blokklánc-technológia, amely garantálja a maximális átláthatóságot és a megmásíthatatlanságot: a decentralizált pénzügyi okosszerződések milliárdos értékben őrzik a befektetéseket, ugyanakkor egy hiba óriási veszteségekhez vezethet.
Itt jön képbe Sam Altman, aki a ChatGPT térnyerése óta a világ egyik legnagyobb meg nem értett zsenijének számít: a Paradigm befektetési céggel karöltve vállalata, az OpenAI piacra dobta az EVMbench-et – egy teszt-keretrendszert, amely megmutatja, hogy képes-e biztonságban tartani a mesterséges intelligencia ezeket a hatalmas vagyonokat. Utánajártunk, mit várhatunk az EVMbench-től.
Amit az EVMbench-ről tudni érdemes
Az EVMbench nem csupán elméleti gyakorlat, hanem gyakorlatias, valós kihívásokra épülő tesztkörnyezet (benchmark), amely 120 kiemelten veszélyes biztonsági rést vizsgál 40 professzionális kódauditból származva – elsősorban nyílt biztonsági versenyekről, például a Code4rena platformról gyűjtve ezeket. Ezek a hibák nem mesterségesen kitaláltak, hanem korábban feltárt, éles projektekből vett gyenge pontok, amelyek milliárdos veszteségeket okozhatnak a gyakorlatban.
A tesztelés sandboxolt (elzárt, biztonságos) Ethereum-környezetben zajlik, ami pontosan szimulálja az Ethereum Virtuális Gépet (EVM): az AI-modellek itt futtathatják le a kódot, mintha valódi blokkláncon tennék. Így élethűen kipróbálhatják a támadásokat (exploit), a hibák észlelését (detect) és a javításokat (patch), anélkül, hogy kockáztatnának valódi vagyont – ez teszi hitelessé és iparági szabvánnyá.
Három kulcsképesség a teszten
Ahogyan azt említi a közlemény, az AI három fű területi kérdést vizsgál: az észlelést, ahol a teljes kódot átvizsgálva keresi a hibákat, a javításokat, ahol az okosszerződés szétcsúszása nélkül finomhangolja ezeket, valamint a támadásokat, ahol a sebezhetőséget teszteli. Korai tesztekben az OpenAI GPT-5.3-Codex modellje 72,2%-ot ért el az exploit módban, óriási ugrás a korábbi 31,9%-hoz képest – ez mutatja a gyors fejlődést, bár a észlelés és foltozás még gyengébb.
„Az okosszerződések rendszeresen őrzik a 100 milliárd dollár feletti nyílt forráskódú kriptoeszköz-állományt. Ahogy az AI-ügynökök fejlődnek a kód olvasásában, írásában és futtatásában, egyre fontosabbá válik képességeik mérése gazdaságilag releváns környezetekben, valamint az AI-rendszerek védelmi célú használatának ösztönzése a telepített szerződések auditálására és megerősítésére.”
– áll az OpenAI közleményében
Út a biztonságos blokkláncok felé
Az EVMbench potenciálisan új mércét állíthat a blokklánc-biztonsági tesztekben, ám ez még messze nem garantált szabvány – a kidolgozottság és az iparági elfogadás kérdése. Kis DeFi-projektek számára valóban költséghatékonyabb auditálást kínálhat, csökkentve a drága emberi szakértők függőségét, ugyanakkor rávilágít az AI kettős élére: ugyanúgy képes azonosítani és kijavítani a hibákat, mint kihasználni őket támadásokhoz, növelve a rosszindulatú szereplők eszköztárát. Az OpenAI 10 millió dollárnyi API-kreditet kínál a védelmi felhasználásra, de ez korlátozott erőforrás a teljes DeFi-ökoszisztéma számára.
A valóságban a jelenlegi AI-teljesítmény vegyes: miközben az exploit-tesztekben látványos előrelépés van, a hibadetektálás és foltozás még messze elmarad a profi auditoroktól, akik komplex, kontextusfüggő logikai hibákat is felismernek. Ahogy a kriptopiacon kezelt vagyon tovább duzzad – jelenleg 100 milliárd dollár felett –, az EVMbench inkább figyelmeztetés: az AI segítő lehet, de nem helyettesíti az emberi szakértelmet, és új kockázatokat szülhet, mielőtt megbízható védelmet nyújtana. Ez a fejlemény inkább mérföldkő a kutatásban, semmint azonnali megoldás a digitalizált pénzügyek sebezhetőségére.