AI 革新智慧合約稽核機制，打造 Web3 持續性安全新標準

AI 正在革新智慧合約稽核模式，逐步取代傳統一次性審查方法，導入以「模型為核心」的永續安全機制，成為 Web3 市場的新標準。

根據多方區塊鏈業界觀察指出，在分散式和可組合性極高的 Web3 環境中，傳統稽核報告經常無法即時反映動態風險，因此「AI 驅動的自動化稽核」正迅速獲得市場青睞。不再把稽核視為單一流程，而是一種長期營運能力，這一理念正在主導 Web3 安全新思維。

傳統智慧合約稽核多在項目部署前進行，性質為一次性作業，對於日益複雜的經濟漏洞、防禦模擬與流動性變動等挑戰，掌握能力有限。此外，稽核時間與預算受限也讓部分未知漏洞因此被忽視。

「AI」在此成為解方關鍵。雖然現階段 AI 在代碼生成與自動化方面具備優勢，但面對智慧合約的高複雜度與即時性挑戰仍需優化。不過，隨著更多數據與回饋累積，AI 系統的學習能力將大幅提升，推動模組效能持續進化。結合大型語言模型（LLM）與回溯分折、工具串接、模擬數據後，AI 稽核深度與效率可望大幅提高。

AI 智慧合約稽核進程可分為三階段。第一階段，模型從程式碼中推斷業務邏輯與潛在風險；第二階段，AI 代理（Agent）協調進行依賴分析、主網數據監控與攻擊模擬等高階任務；第三階段，建立量化指標以衡量稽核品質，使保險公司與交易所等第三方亦能信賴相關驗證結果。

也有專家指出，具備長記憶、語境理解與 API 工具整合能力的通用 AI 模型，未來有望一體涵蓋邏輯分析、攻擊路徑生成與防禦策略設計等全面性任務，在效率與可靠性上全面超越專用模型。

Web3 是一個結合不變性、可組合性與高攻擊風險的動態生態，在這樣的市場中單一報告已難應對持續變化的安全挑戰。相對地，AI 驅動的連續稽核系統，包含整合至 CI/CD 流程的動態驗證模組、即時監控 Mempool 的預警機制，以及評估經濟模型以預防套利攻擊的分析工具，逐漸成為主流。

評論：目前「AI 稽核」已不再侷限於完成檢查清單項目，而是發展成能「主動運作的防禦能力」。Web3 市場顯然已朝 AI 為核心的持續性安全架構前進，相關技術和模型的演進，將重新定義加密貨幣項目的安全門檻與開發流程。