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O debate sobre quando a IA chegará às blockchains foi resolvido. Já está aqui. Somente em 2024, os bots representaram cerca de 90% do volume de transações de stablecoin. E em redes como a Gnosis Chain, os agentes de IA agora geram mais da metade da atividade da conta inteligente Safe.
Resumo
- A criptografia está se tornando uma economia mecânica – os agentes de IA já dominam a atividade on-chain, transformando blockchains em infraestrutura usada principalmente por sistemas autônomos, e não por humanos.
- A IA amplia a corrida armamentista de segurança – as mesmas ferramentas que otimizam o capital e o rendimento também permitem explorações à velocidade da máquina, tornando obsoletos os modelos de defesa exclusivamente humanos.
- A criptografia deve evoluir para uma segurança inteligente e integrada – são necessárias defesas nativas de IA em nível de sequência para que os sistemas sem permissão permaneçam resilientes, e não indefesos, em um mundo DeFAI.
Em suma, a economia on-chain está a tornar-se rapidamente dominada pelas máquinas, mesmo que a maioria das decisões de alto nível continuem a ser conduzidas pelo homem. Esta é a era do DeFAI, onde a maioria dos intervenientes na cadeia não são pessoas, mas sim sistemas de software autónomos que observam os mercados, executam transações e adaptam o seu comportamento em tempo real.
Isso cria uma tensão fundamental para a criptografia. As blockchains foram projetadas como sistemas sem confiança, minimizando a dependência da discrição humana ou de intermediários centralizados. Mas estão agora a ser testados quanto à resistência como infra-estruturas para actividades à escala das máquinas. O próximo teste para a criptografia se resume a saber se podemos atualizar a infraestrutura onchain para capturar o lado positivo da IA e, ao mesmo tempo, evitar seus riscos potenciais.
Por que a IA está migrando para a cadeia
Mais agentes de IA estão sendo implantados em blockchains porque eles fornecem uma infraestrutura de transações transparente na Internet. No contexto da Internet, um agente de IA é efetivamente um cérebro com mãos no teclado e no mouse. Mas a Internet está fragmentada por APIs fechadas, integrações personalizadas e ambientes de dados isolados. Para um sistema autônomo, cada nova plataforma requer lógica personalizada, permissões e trabalho de integração, criando atritos que aumentam em escala.
Blockchain remove esses atritos para transações acionárias. Eles oferecem ambientes combináveis e altamente padronizados, onde dados, execução e liquidez são nativamente interoperáveis. Um agente pode raciocinar sobre o estado completo do sistema, interagir com padrões compartilhados e rotear capital através de protocolos sem precisar negociar uma nova interface a cada vez. À medida que mais redes e protocolos descentralizados ficam online, esta padronização também permite que os agentes superem mais facilmente a fragmentação da liquidez, coordenando a atividade em diferentes ambientes online em tempo real.
Com o surgimento de redes de camada 2 de baixo custo, como Zircuit e Base, a barreira final dos custos de transação também está desaparecendo. Os agentes podem agora tomar milhares de microdecisões por dia, reequilibrando carteiras e encaminhando liquidez com uma frequência que seria fisicamente impossível de ser alcançada por um utilizador humano.
A lacuna de velocidade na segurança criptográfica
A IA onchain levanta um paradoxo importante. Os recursos que tornam os blockchains um ambiente poderoso para agentes de IA também expandem a gama de ações que esses agentes podem realizar. O surgimento da IA em sistemas criptográficos apresenta uma espécie de faca de dois gumes. A capacidade da IA de avaliar continuamente milhares de contratos é tremendamente útil para coisas como rendimento e gestão de capital, mas também pode ser utilizada de forma abusiva para explorar vulnerabilidades.
Essa mudança expõe uma lacuna crescente de velocidade na segurança criptográfica. No passado, hackear era uma habilidade especializada que exigia profundo conhecimento técnico. Foi uma competição entre um hacker sofisticado e um auditor de contrato inteligente. Mas a IA está eliminando essa lacuna de competências. Novas ferramentas permitem que os malfeitores sejam muito mais eficientes, aproveitando modelos especializados para investigar contratos em busca de casos extremos que os auditores humanos possam ter perdido. Eventualmente, podem surgir facilmente agentes autónomos ofensivos.
Incidentes recentes ilustram como esta mudança já está a acontecer. Tanto a exploração do Balancer quanto o incidente do Yearn yETH dependiam de caminhos de ataque não óbvios que levaram anos para surgir, apesar da extensa auditoria anterior. Embora estas explorações não tenham sido definitivamente ligadas à IA, a novidade e a precisão dos caminhos de ataque sugerem o envolvimento da descoberta de falhas assistida por máquina.
Mais ataques cibernéticos como esses certamente ocorrerão. E uma vez que a dinâmica de segurança muda para o tempo da máquina, responder com processos puramente humanos torna-se totalmente insuficiente e a defesa inteligente e automatizada torna-se uma necessidade.
Estabelecendo um sistema imunológico de IA
Se a IA pretende gerir a economia, a segurança tem de evoluir com ela. Sequenciadores, mempools e provas de fraude assumem que há um limite natural para a rapidez com que estratégias sofisticadas podem ser iteradas. Mas essa suposição já não é válida num mundo onde a actividade à velocidade das máquinas é defendida pelos tempos de reacção humanos. Como resultado, a segurança precisa passar de um modelo reativo para um processo contínuo integrado em cada ciclo de vida de transação. Esta é a tese central por trás do Sequence Level Security (SLS).
O SLS funciona como um sistema imunológico para o blockchain, incorporando segurança diretamente na execução das transações. Em vez de confiar em regras estáticas e monitoramento manual para detectar um hack em andamento, o sequenciador de rede avalia as transações no contexto, simulando seus efeitos, analisando padrões de execução e avaliando se as transições de estado propostas se assemelham a comportamentos de exploração conhecidos ou atividades anômalas.
Por exemplo, se o sistema detectar uma transação que imite um padrão de exploração conhecido ou tente uma mudança de estado maliciosa, ele poderá isolar e bloquear essa transação antes que ela seja finalizada na cadeia. Isso transfere a segurança do controle de danos para a prevenção, operando na mesma velocidade e escala que os invasores automatizados.
Isto é importante para o DeFAI porque os agentes autônomos dependem de uma execução previsível e de um comportamento confiável do sistema. Num mundo onde as explorações orientadas pela IA se tornam mais fáceis de gerar, a infraestrutura que pode conter proativamente atividades maliciosas é o que permite que a automação produtiva opere com segurança. Em suma, a segurança em nível de sequência cria um ambiente estável no qual os agentes benéficos podem escalar sem serem excluídos pela IA adversária.
Sem permissão não deve significar indefeso
O DeFAI trará eficiência financeira sem precedentes para a economia on-chain. Oferece uma visão do futuro onde os agentes automatizados podem gerir a liquidez de forma mais eficiente, encaminhar o capital de forma mais inteligente e eliminar o atrito dos sistemas financeiros que nunca foram concebidos para otimização em tempo real.
Mas este futuro também está repleto de riscos, a menos que melhoremos colectivamente a infra-estrutura que o sustenta. Num ambiente onde os malfeitores têm acesso à escala infinita e à iteração instantânea, a única defesa viável é a infraestrutura suficientemente inteligente para se proteger. Ao fazê-lo, podemos garantir que a economia on-chain permanece aberta à inovação da IA sem ficar indefesa contra ela.
Fontecrypto.news
