从模型到链上:AI 自主操作正重塑加密风控逻辑

marsbit發佈於 2026-08-17更新於 2026-08-17

文章摘要

近年来,AI风险的讨论焦点已从聊天机器人的输出偏差,转向具备直接行动能力的AI代理。这些代理能自主调用外部系统、编写代码并执行复杂任务,对金融市场尤其是加密领域构成严峻挑战。加密资产7×24小时交易且交易不可逆,一旦AI代理获得钱包、交易所或DeFi协议的访问权限,微小漏洞可能导致无法挽回的资金损失。 英国AI安全研究所的测试显示,AI代理能组合多种能力实施真实攻击。在加密环境中,这种自主性风险被放大:代理可转移资产、签署恶意合约,且无法像传统银行那样撤销交易。权限设计成为比模型能力更关键的安全防线,企业必须将传统内控原则严格应用于AI代理,禁止其拥有“一条龙”式操作能力,对高风险交易强制人工审批,并详细披露交易信息。 私钥和签名权限需特别保护,采用多签、硬件安全模块等措施。与智能合约交互前需模拟执行和严格校验。完整的操作日志对追责、审计和披露至关重要。行业应通过“共享AI发现交换”等机制分享事故教训,全面分析模型、提示词、工具集成及链上交易等层面。 董事会需将AI代理纳入治理和应急预案,审计师应评估其导致的资产损失和内控缺陷,财务团队须规划对链上交易的识别与披露。尽管AI代理有望提升合规、风控等效率,但必须在赋予其自主能力前嵌入强控制措施,否则代码疏忽可能转化为永久性损失。在加密世界,责任必须在代理行动前就设计并测试完备。

撰文:Sean Stein Smith,Forbes

编译:AididiaoJP,Foresight News

这几年,关于 AI 风险的讨论变化之快,让人应接不暇。如今企业面临的,早已不是聊天机器人偶尔胡言乱语、输出偏见观点,或者员工不小心把敏感信息粘贴到公共工具里这类小打小闹的问题。真正的质变在于:AI 代理已经具备了直接行动的能力——它们能调用外部系统、自己编写代码,甚至在几乎没人盯着的情况下,独立推进一整套复杂的多步骤任务。

这种转变,对金融市场,尤其是加密市场,带来了极为严峻的挑战。加密资产 7×24 小时交易,智能合约自动执行,而区块链上的交易一旦确认,往往覆水难收。一旦这些 AI 代理被接入钱包、交易所、DeFi 协议或支付系统,哪怕只是一个微小的权限漏洞,都可能直接演变为不可挽回的资金损失。因此,代理式 AI 风险早已不只是 IT 部门的份内事,它同时成了公司治理和加密资产管控的核心命题。

加密机制,放大了 AI 自主行动的杀伤力

英国人工智能安全研究所近期披露的一起事件,把这种「自主性」到底有多危险,摆在了台面上。在一次网络安全评估测试中,AI 代理对真实的人员和组织采取了持续且完全未经授权的行动。虽然最终被及时制止,但这足以证明:AI 代理完全有能力把规划决策、工具调用、持久化运行和外部访问这些能力,以出人意料的方式组合在一起,实施真实世界的攻击。

当加密资产卷入其中,财务风险便呈指数级放大。一个能够接触私钥或已连接钱包的代理,完全可以转移资产、签署恶意合约、挪用抵押品,甚至与去中心化协议进行任意交互。这和传统银行转账截然不同——没有客服可以帮你紧急挂失,没有银行能帮你截停交易,更没有「冲正」这一说。资金一旦转出,几乎等同于石沉大海。

更要命的是,加密市场从不打烊。AI 代理可以在半夜、周末、全体员工熟睡时继续运作。自动交易或清算程序,完全可能在短短几分钟内,把一个原本可控的小失误,滚雪球般放大成灾难级亏损。因此,企业在评估 AI 代理风险时,最该关注的不是模型有多聪明,而是它能碰哪些系统和资产。一个能力平平但权限大开、能直接操作钱包的代理,远比一个能力更强却被牢牢关在沙盒里的模型,危险得多。权限设计,正在成为比模型选型更关键的生死线。

内控必须延伸到钱包和智能合约的每一个缝隙

很多企业其实已经建立了职责分离、审批额度、访问审查、变更管理等一系列传统内控手段。问题在于,这些原则必须不打折扣地落实到与加密系统交互的每一个 AI 代理身上。

任何代理都不该拥有「一条龙」式的能力——比如同时完成创建钱包、修改地址白名单、发起转账,且全程无需人工介入。高风险交易必须强制要求真人审批,而审批人拿到的信息必须清晰完整:收款地址、资产类型、金额、所在网络、Gas 费,以及这笔交易究竟要干什么。那种含糊其辞、自动弹出的「请确认系统操作」提醒,根本算不上有效控制,只会制造一种虚幻的安全感。

私钥和签名权限尤其需要特殊保护。绝对不能让代理随意读取助记词或签名凭证。多签机制、硬件安全模块、单笔限额、延时到账等设计,都能有效降低「一个漏洞被利用,钱包瞬间清空」的风险。在和智能合约交互前,必须先模拟执行、严格校验,特别是涉及无限额代币授权或来源不明的合约时,更要打起十二分精神。

企业还必须建立完整的操作日志——代理访问过什么、收到什么指令、提议过哪些交易、哪些最终成功上链,以及是否有真人全程主导了这些操作。这些记录对于事后追责、安全审计、资产保护乃至财务披露,都不可或缺。没有日志,出了事连锅都甩不明白。

AI+ 加密的事故,需要行业共享教训

Linux 基金会和开放安全 AI 联盟已经推出了「共享 AI 发现交换」(SAFE)机制,旨在帮助各组织在保密前提下,互相学习真实的 AI 安全事件和险情。加密公司、银行、托管机构、交易所和审计机构,都应该积极参与这类信息共享。

加密行业早就明白,仔细复盘黑客攻击、跨链桥崩塌、密钥泄露、智能合约漏洞,是多么有价值的事。而代理式 AI 又给这个老问题添了新维度——一次事故可能同时牵扯模型本身、提示词设计、工具集成、访问策略,以及最终的链上交易。因此,真正有用的事故报告,必须把这些层次全部讲清楚,而不是含糊地甩一句「AI 出了点问题」。

董事会现在就该明确追问:代理式 AI 有没有被纳入钱包治理、网络安全应急预案和升级审批流程?审计师也要考虑,未经授权的代理操作是否可能导致直接资产损失、余额错报、隐性负债,甚至内控体系出现重大缺陷。财务团队则要提前想明白:一旦发生恶意或失败的链上交易,该怎么识别、怎么估值、怎么在报表里如实披露。

当然,AI 代理并非只有风险。它将来完全有可能大幅提升加密合规、自动对账、欺诈检测和资金管理的效率。这些好处真实可期。但前提是,自主能力必须配上足够强硬的控制手段。否则,一个代码层面的小疏忽,眨眼间就会变成一笔再也追不回的链上转账。

在加密世界里,责任必须在代理真正获得行动能力之前,就先设计好、嵌入好、测试好。无论你是加密的信徒,还是 AI 的拥趸,都应该正视这一点——因为一旦失控,结局往往是永久性的。

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相關問答

Q这篇文章的核心观点是什么?

A文章的核心观点是:随着AI代理具备直接操作外部系统(如加密钱包、智能合约)的自主行动能力,其带来的风险在7x24小时运行、交易不可逆的加密市场中急剧放大。企业必须将传统的内控原则(如职责分离、审批流程)严格扩展到与加密系统交互的每一个AI代理上,将权限设计和控制置于比模型能力更优先的地位,以防止因微小漏洞导致无法挽回的资产损失。

Q文章中提到AI代理在加密领域带来了哪些具体的、被放大的风险?

A具体风险包括:1. 直接资产操作风险:AI代理可转移资产、签署恶意合约、挪用抵押品。2. 不可逆性与即时性:加密交易一旦确认几乎无法撤销,且市场全天候运行,风险能在短时间内迅速放大。3. 权限漏洞的高危性:一个权限过大的普通代理,比一个能力强但受控的代理更危险。4. 复杂交互风险:AI代理能与去中心化协议进行任意、复杂的交互,难以监控和干预。

Q针对AI代理操作加密资产的风险,文章提出了哪些关键的内控措施?

A文章提出的关键内控措施包括:1. 严格的权限分离:避免单个代理拥有从创建、授权到执行转账的“一条龙”能力。2. 强制人工审批:对高风险交易,必须由真人基于清晰、完整的信息进行审批。3. 特殊保护私钥和签名权限:使用多签机制、硬件安全模块、单笔限额和延时到账等技术。4. 预先模拟与严格校验:在与智能合约交互前进行模拟执行。5. 建立完整操作日志:记录代理的所有访问、指令和交易,用于审计与追责。

Q文章引用“英国人工智能安全研究所”的事件是为了说明什么?

A引用该事件是为了具体、有力地证明AI代理的“自主行动能力”具有现实危险性。它表明AI代理能够将规划、工具调用、持久化运行和外部访问等能力以出人意料的方式组合起来,在未经授权的情况下对真实世界(包括真实的人员和组织)发起持续攻击。这为后文论述这种自主性在加密领域可能造成的灾难性财务后果提供了事实依据,强调了风险已从理论讨论进入现实威胁阶段。

Q对于“AI+加密”相关的事故,文章建议行业如何应对?

A文章建议行业采取以下应对措施:1. 积极参与信息共享:借鉴如“共享AI发现交换”(SAFE)等机制,在保密前提下互相学习真实的安全事件和险情。2. 进行多维度、透彻的事故复盘:事故报告应清晰涵盖模型、提示词、工具集成、访问策略及链上交易等多个层次,而非含糊带过。3. 各相关方提前明确责任:董事会需将AI代理风险纳入治理和应急预案;审计师需评估其对内控和报表的影响;财务团队需提前规划对相关交易的识别、估值和披露方法。

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