ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ
- โมเดล AI ระบุมูลค่าการโจมตีจำลองมูลค่าเกือบ 5 ล้านดอลลาร์จากสัญญาหลายฉบับ
- Anthropic กล่าวว่ารายได้จากการใช้ประโยชน์จาก AI เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุก 1.3 เดือน
- ผลการวิจัยนี้เกิดขึ้นในขณะที่ตัวแทน AI ได้รับความนิยมมากขึ้นในเศรษฐกิจแบบออนเชน
ตัวแทน AI กำลังแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่มากขึ้นในการตรวจจับช่องโหว่ของบล็อกเชน พวกเขาสามารถจำลองการโจมตีมูลค่าหลายล้านดอลลาร์ได้ งานวิจัยใหม่จาก Anthropic และ MATS เน้นย้ำถึงศักยภาพที่เพิ่มขึ้นนี้
ในการทดสอบแบบควบคุม ระบบได้สร้างสคริปต์โจมตี สคริปต์เหล่านี้สามารถขโมยเงินได้เกือบ 5 ล้านดอลลาร์ โดยมุ่งเป้าไปที่สัญญาอัจฉริยะที่มีช่องโหว่ทั่วทั้งเครือข่ายหลัก
โมเดล AI ระบุการโจรกรรมจำลองนับล้านรายการบนบล็อคเชน
รายงาน ระบุว่า ความสามารถในการโจมตีที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังพัฒนาอย่างซับซ้อนมากขึ้นในภาคส่วนที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว Anthropic ได้ประเมินสัญญาอัจฉริยะโดยใช้ SCONE-bench โดยวิเคราะห์ช่องโหว่จริง 405 รายการ ตั้งแต่ปี 2020 ถึงปี 2025
การศึกษาพบช่องโหว่มากมายใน Ethereum, Binance Smart Chain และ Base บริษัทพบว่าสัญญาเหล่านี้มีช่องโหว่แบบเบ็ดเสร็จ 207 รายการ คิดเป็นมูลค่าความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น 550.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
เพื่อกรองการปนเปื้อนใดๆ ออกจากข้อมูลการฝึกก่อนการตัดออก ทีมงานได้ทดสอบสัญญา 34 ฉบับที่ถูกใช้ประโยชน์หลังจากวันที่ 1 มีนาคม 2568 Anthropic ระบุว่า Opus 4.5, Sonnet 4.5 และ GPT-5 สร้างช่องโหว่สำหรับสัญญา 19 ฉบับ ตัวแทน AI เหล่านี้มีอัตราความสำเร็จ 55.8%
การจำลองการโจรกรรมที่เกิดขึ้นมีมูลค่าสูงสุด 4.6 ล้านดอลลาร์สหรัฐ Opus 4.5 สร้างช่องโหว่ 17 รายการ คิดเป็นมูลค่า 4.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐจากทั้งหมด
แบบจำลองเหล่านี้สร้างลำดับการโจมตีแบบเต็มรูปแบบ ตั้งแต่การระบุช่องโหว่ไปจนถึงการระบายสภาพคล่อง ซึ่งจำลองพฤติกรรมของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นบนเครือข่ายจริง
Anthropic ยังได้รัน Sonnet 4.5 และ GPT-5 กับสัญญา BNB Chain ที่เพิ่งเปิดตัวใหม่ 2,849 สัญญา โดยยังไม่มีจุดอ่อนที่ทราบ ทั้งสองพบช่องโหว่แบบ zero-day สองรายการ คิดเป็นกำไรจำลอง 3,694 ดอลลาร์สหรัฐ GPT-5 รันช่องโหว่นี้ด้วยต้นทุน API 3,476 ดอลลาร์สหรัฐ
Anthropic ระบุว่ามูลค่าการใช้ประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุก 1.3 เดือน ระหว่างเดือนมีนาคมถึงพฤศจิกายน 2568 ในทางกลับกัน ต้นทุนการดำเนินการในระดับโทเค็นลดลงประมาณ 23% ทุกสองเดือน ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยสำหรับเอเจนต์ AI ในการสแกนสัญญาระหว่างการทดลองอยู่ที่ 1.22 ดอลลาร์สหรัฐ
การนำเอเจนต์ AI มาใช้ในองค์กรเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แม้ว่าความน่าเชื่อถือจะลดลง
ผลการวิจัยนี้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงในวงกว้างของวิธีที่องค์กรต่างๆ ปรับใช้เอเจนต์ AI อัตโนมัติ สถาบันวิจัย Capgemini รายงาน ว่าระบบเหล่านี้กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว
พวกเขากำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือเชิงแนวคิดไปสู่โซลูชันที่ใช้งานได้จริง ปัจจุบันธุรกิจต่างๆ กำลังนำเครื่องมือเหล่านี้ไปผนวกเข้ากับฟังก์ชันหลักโดยตรง Capgemini ระบุว่าเอเจนต์ AI อาจปลดล็อกมูลค่าทางเศรษฐกิจได้สูงถึง 450 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2028
พวกเขามองเห็นสิ่งนี้มาจากการเพิ่มผลผลิต ระบบอัตโนมัติ และแหล่งรายได้ใหม่ๆ รายงานแสดงให้เห็นว่าการนำเครื่องมือใหม่นี้ไปใช้กำลังเพิ่มขึ้น ประมาณ 2% ของบริษัทได้นำเอเจนต์ไปใช้งานในระดับขนาดใหญ่ 12% ในระดับบางส่วน และ 23% กำลังดำเนินการนำร่อง อีก 61% ยังคงประเมินการใช้งานอยู่
เมื่อพิจารณาถึงเรื่องนี้ รายงานประเมินว่า 15% ของกระบวนการทางธุรกิจอาจบรรลุถึงความเป็นอิสระแบบกึ่งอิสระหรือเต็มรูปแบบภายในปีถัดไป อย่างไรก็ตาม มีองค์กรน้อยกว่าหนึ่งในห้าที่เชื่อว่าตนเองมีวุฒิภาวะทางเทคนิคที่จำเป็นเพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงนี้
ในโลกของคริปโต เทรนด์นี้ปรากฏให้เห็นแล้ว โปรโตคอลและเทรดเดอร์คริปโตได้เริ่มผสานรวมเอเจนต์เข้ากับการวิเคราะห์แบบออนเชน รูทีนอัตโนมัติ และงานปฏิบัติการต่างๆ
ในขณะเดียวกัน โปรเจกต์คริปโตอย่างเช่น Virtuals Protocol และ ai16Z กำลังกำหนดทิศทางของตลาดในระยะเริ่มต้น นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมคาดว่าการนำไปใช้งานจะเติบโตต่อไป
พวกเขามองว่าจะขยายไปสู่การจัดการความเสี่ยง การกำกับดูแลพอร์ตโฟลิโอ และการสร้างเนื้อหา ซึ่งพื้นที่เหล่านี้จะได้รับประโยชน์เมื่อความสามารถของเอเจนต์ AI พัฒนาขึ้น
Moses K is a crypto journalist covering markets, regulation, and blockchain trends. He has written for The Coin Republic, Coinchapter, Cryptopolitan, Cryptotale, Coinspeaker, and MPost. Known for his concise, data-driven reporting, Moses focuses on price analysis, on-chain metrics, and policy developments shaping the global digital asset landscape.
