Obecnie jestem w Buenos Aires na DeFi Security Summit, gdzie wziąłem udział w panelu na temat bezpieczeństwa AI i Web3 razem z @blocksec (EigenLabs), @ChanniGreenwall (Olympix), @jack__sanford (Sherlock) i @nicowaisman (Xbow). To, co jeszcze niedawno wydawało się "odległą przyszłością", jest teraz omawiane jako bardzo konkretny plan na nadchodzące lata: zarówno defensywne, jak i ofensywne technologie zasilane AI będą szybko się rozwijać, szczególnie w zakresie odkrywania luk. Wszystko, co audytorzy robią dzisiaj ręcznie i za pomocą patchworku narzędzi, stopniowo jest łączone w bardziej potężne i dostępne zautomatyzowane stosy. Ważne jest, aby spojrzeć na rzeczywistość trzeźwo: nadzieja, że możemy niezawodnie "ogrodzić" modele przed niepożądanym użyciem, jest iluzoryczna. Każdy wystarczająco zdolny model jest z definicji podwójnego użytku. Dostawcy dodadzą ograniczenia, filtry, polityki — ale to nie jest fundamentalna bariera. Każdy, kto ma motywację i zasoby, uruchomi model na własnym serwerze, złoży własny stos agentowy i użyje tych samych technologii, nie martwiąc się o ToS. Nie można projektować bezpieczeństwa zakładając, że napastnicy nie będą mieli dostępu do tych narzędzi. Ekonomia ataków również nie jest prosta. W krótkim okresie ataki będą tańsze: więcej automatyzacji, więcej "bombardowania na dużą skalę", więcej wyczerpującego badania stanów i konfiguracji bez ludzi w pętli. Ale w dłuższej perspektywie, gdy praktyki i narzędzia defensywne nadrobią zaległości, udane ataki staną się droższe: zasięg się poprawi, trywialne błędy znikną, a skuteczne naruszenia będą wymagały poważnej infrastruktury, przygotowania i ekspertyzy. To przesunie równowagę w kierunku mniejszej liczby incydentów — ale te, które się wydarzą, będą znacznie bardziej złożone i kosztowne. Moje główne wnioski: będziemy musieli ponownie przemyśleć cały cykl życia bezpieczeństwa, a nie tylko "kosmetycznie poprawić" audyty. Jak opisujemy i rozumiemy profile ryzyka, jak modele zagrożeń ewoluują w kontekście AI, jak strukturyzujemy rozwój, przeglądy, testowanie, wdrażanie, monitorowanie on-chain, reakcję na incydenty i analizy po incydentach — wszystko to będzie musiało zostać przemyślane na nowo. Tradycyjne audyty pozostaną kluczowym elementem, ale nie mogą już być jedynym centrum ciężkości. Rzeczywistość jest taka, że AI symetrycznie wzmacnia zarówno obrońców, jak i napastników — a bezpieczeństwo Web3 będzie musiało dostosować swój cały model operacyjny do tego asymetrycznego wyścigu zbrojeń.