AI 기반 스마트 계약: 장점, 한계점, 그리고 안전한 사용 방법

AI가 생성한 스마트 계약은 아이디어와 실제로 작동하는 솔리디티 코드 사이의 간극을 줄여줄 수 있지만, 이러한 편리함은 개발 위험을 완전히 제거하는 것이 아니라 오히려 위험 프로필을 변화시키는 것입니다. 오늘날 가장 강력한 활용 사례는 "모델에게 계약을 요청하고 배포하는 것"이 ​​아닙니다. 오히려 명세, 테스트, 접근 제어, 의존성 선택, 감사 및 배포 관리와 같은 작업은 여전히 ​​인간의 책임으로 간주하는 체계적인 엔지니어링 프로세스 내에서 AI를 보조 도구로 활용하는 것입니다.

스마트 계약은 자산을 보유하고 되돌릴 수 없는 상태 변경을 강제할 수 있기 때문에 이러한 구분은 중요합니다. 2026년 2월 26일에 최종 업데이트된 이더리움 보안 지침은 배포된 계약 코드를 직접 패치하는 것이 어렵거나 불가능하다는 점을 강조하며, 독립적인 검토, 테스트, 정적 분석, 컴파일러 경고, 문서화 및 신중한 접근 제어를 권장합니다. 따라서 현재의 이더리움 스마트 계약 보안 지침은 AI 지원을 통해 코드가 생성되는 경우에도 여전히 유용한 기준점이 됩니다.

AI 기반 스마트 계약 개발에서 무엇이 달라졌을까요?

가장 큰 변화는 속도입니다. 이제 개발자는 에스크로, 베스팅 일정, NFT 발행 규칙, 역할 시스템, 스테이킹 계약 또는 테스트 케이스를 일반적인 언어로 설명하고 몇 초 만에 그럴듯한 구현을 받아볼 수 있습니다. 또한 모델은 익숙하지 않은 코드를 설명하고, 예외 상황을 제안하고, 단위 테스트를 생성하고, 프레임워크 패턴 간의 변환을 지원하고, 인터페이스 문서화를 도울 수 있습니다.

변하지 않은 것은 보안 부담입니다. 솔리디티 자체 보안 문서에서도 여전히 계약이 악의적인 호출자, 공개 상태, 외부 계약, 컴파일러 동작 및 실행 환경과 상호 작용하여 예상치 못한 결과를 초래할 수 있다고 경고합니다. 솔리디티의 보안 고려 사항은 재진입 가능성, 외부 호출 위험, 상태의 공개 가시성, 그리고 검사-효과-상호 작용과 같은 패턴의 중요성을 계속해서 강조합니다.

2026년에 발표된 "LLM 기반 스마트 계약의 취약점 현황 평가" 라는 제목의 사전 공개 논문에서는 여러 최신 언어 모델이 생성한 계약에서 심각한 결함이 반복적으로 발견된다고 보고했습니다. 이 논문은 최종 확정된 업계 표준이 아닌 사전 공개 논문이므로, 그 정확한 결과를 보편적인 결함 발생률로 간주해서는 안 됩니다. 하지만 구문적으로 타당하고 기능적으로 완전한 AI 출력물이 실제 운영 환경에서 사용 가능한 수준의 보안을 보장하는 것은 아니라는 실질적인 결론을 도출하는 데 유용한 근거가 됩니다.

인공지능은 어떤 분야에서 가장 큰 가치를 제공할까요?

1. 신속 프로토타이핑

AI는 특히 설계 선택 사항을 신속하게 탐색하는 데 유용합니다. 팀은 최소한의 에스크로 계약과 역할 기반 버전, 업그레이드 가능한 버전 또는 인출식 지불 방식 등을 비교하여 특정 아키텍처를 확정할 수 있습니다. 이를 통해 초기 실험 비용을 절감할 수 있습니다.

프로토타입의 단점은 실제 운영 환경에서 중요한 제어 기능, 예를 들어 비상 일시 중지 로직, 명확한 역할 경계, 이벤트 처리, 오류 모드, 업그레이드 권한 부여, 토큰 호환성 또는 예외 처리 등이 종종 누락된다는 점입니다. 프로토타입 제작 속도가 빠를수록 프로토타입의 가정이 실제 운영 환경에서도 그대로 적용되는 것을 방지하는 것이 더욱 중요해집니다.

2. 정형화된 표준 및 잘 알려진 표준

인공지능은 원하는 동작이 이미 확립된 표준에 부합하는 경우 반복적인 코드 작성 시간을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 기본적인 토큰 로직을 처음부터 다시 구축하는 대신 신뢰할 수 있는 구성 요소를 사용하여 ERC-20 또는 ERC-721 구현을 구성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 점에서 라이브러리 선택이 중요합니다. OpenZeppelin은 현재 Contracts 패키지를 표준, 권한 및 재사용 가능한 스마트 계약 구성 요소를 위한 커뮤니티에서 검증된 구성 요소 라이브러리로 설명합니다. 또한 문서에서 검증된 안정 버전과 개발 버전을 구분하고 있습니다. OpenZeppelin Contracts 문서를 참조하세요 . 많은 실제 프로젝트에서 AI에게 검토된 라이브러리 구성 요소를 작성하도록 요청하는 것이 AI가 동일한 기본 요소를 처음부터 직접 만들도록 요청하는 것보다 더 안전합니다.

3. 시험 문제 생성 및 검토 지원

AI는 일반적인 단위 테스트, 공격 시나리오, 속성 아이디어, 문서 및 검토 체크리스트를 생성하는 데 효과적일 수 있습니다. 또한 의심스러운 함수가 취약할 수 있는 이유를 설명하고 접근 제어 또는 외부 호출과 관련된 추가 테스트를 제안하는 데에도 유용합니다.

AI 기반 검토의 한계는 비즈니스 로직 오류 중 가장 중요한 부분을 놓칠 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 모델은 교과서적인 재진입 가능성은 인식하지만 프로토콜의 경제적 가정, 가격 출처, 회계 처리 순서 또는 거버넌스 전환이 잘못되었다는 사실은 파악하지 못할 수 있습니다. 2025년에 발표된 연구에 따르면 LLM 기반 취약점 탐지는 일부 최신 솔리디티 취약점 유형에서 오탐률과 낮은 재현율을 모두 보일 수 있습니다. 따라서 AI 검토를 실행 기반 테스트, 정적 분석, 퍼징, 불변 조건 및 전문가 검토와 결합하는 것이 바람직하며, 이러한 방법들을 대체해서는 안 됩니다.

가장 중요한 보안 위험은 무엇입니까?

OWASP 스마트 계약 2025년 10대 취약점 목록에는 접근 제어 취약점, 가격 오라클 조작, 논리 오류, 입력 유효성 검사 누락, 재진입 취약점, 검증되지 않은 외부 호출, 플래시론 공격, 연산 문제, 불안정한 난수 생성, 서비스 거부 공격 등이 주요 스마트 계약 취약점으로 나열되어 있습니다. 전체 목록은 OWASP 스마트 계약 보안 프로젝트 에서 확인할 수 있습니다 . AI로 생성된 코드도 이러한 취약점에 노출될 수 있으며, 모델에 의해 생성되었다는 이유만으로 별도의 보안 예외 조항이 적용되지 않습니다.

AI가 신뢰할 수 있는 라이브러리를 사용할 때 더 안전할까요?

일반적으로는 그렇지만, 통합이 올바르게 이루어진 경우에만 그렇습니다. 기존 구성 요소를 사용하면 보안에 민감한 사용자 정의 코드의 양을 줄일 수 있어 유용합니다. 하지만 역할, 매개변수, 상속, 초기화, 업그레이드 로직 또는 외부 통합이 올바르다는 것을 보장하는 것은 아닙니다.

접근 제어를 고려해 보세요. OpenZeppelin은 접근 제어를 통해 누가 계약 발행, 투표, 송금 동결 또는 기타 중요한 작업을 수행할 수 있는지 결정하며, 단순한 소유권 기반 방식과 보다 세분화된 역할 기반 방식을 모두 제공한다고 설명합니다. OpenZeppelin의 접근 제어 관련 문서에서는 메커니즘 선택 시 애플리케이션의 특성을 고려해야 한다고 강조합니다. AI는 Ownable계약을 신속하게 삽입할 수 있지만, 여러 관리자, 지연 작업, 비상 역할, 거버넌스 책임이 있는 프로토콜의 경우 보다 구조화된 권한 모델이 필요할 수 있습니다.

업그레이드 가능한 계약은 어떤가요?

업그레이드 가능성은 명확한 상충 관계를 만들어냅니다. 불변 계약은 관리자가 배포 후 동작을 변경하는 것을 어렵게 만들지만, 결함을 수정하기도 더 어렵게 합니다. 업그레이드 가능한 프록시 시스템은 수정 및 기능 변경을 가능하게 하지만, 스토리지 레이아웃 제약, 특권 업그레이드 경로, 초기화 규칙 및 거버넌스 위험을 추가합니다.

OpenZeppelin의 최신 업그레이드 문서에서는 프록시 기반 업그레이드가 구현 전환 시 프록시 주소와 상태를 유지하며, 스토리지 레이아웃은 임의로 변경할 수 없다고 설명합니다. 이는 AI 개발 과정에서 직관적이지 않은 접근 방식을 취하기에는 부적절한 부분입니다. 개별적으로는 타당해 보이는 코드라도 업그레이드에 사용될 경우 상태를 손상시킬 수 있기 때문입니다. 업그레이드 가능성이 필수적인 경우, 스토리지 호환성을 검사하는 도구를 사용하고 프록시 모델을 이해하는 검토자의 검토를 거치는 것이 좋습니다.

어떤 개발 접근 방식이 어떤 요구 사항에 적합할까요?

팀은 AI가 생성한 계약서를 어떻게 검토해야 할까요?

코드 작성보다 요구사항부터 시작하세요. 누가 어떤 중요한 함수를 호출할 수 있는지, 어떤 자산이 이동하는지, 항상 참이어야 하는 것은 무엇인지, 어떤 외부 계약을 신뢰해야 하는지, 가격은 어떻게 얻는지, 오류 발생 시 어떤 일이 발생하는지, 그리고 계약을 업그레이드할 수 있는지 등을 명확히 기록하세요. 그런 다음 생성된 코드를 이러한 요구사항과 비교하세요.

다음으로, 출력물을 아직 검토되지 않은 새로운 기여자의 코드처럼 취급하십시오. 적절하고 안정적인 컴파일러로 컴파일하고, 경고를 해결하고, 단위 테스트를 실행하고, 입력값을 퍼징하고, 불변 조건을 테스트하고, 정적 분석 도구를 실행하고, 외부 호출을 검토하고, 권한을 검사하고, 종속성 버전을 확인하십시오. 이더리움의 현재 보안 지침은 배포 전에 버전 관리, 풀 리퀘스트 검토, 정적 분석, 경고 없는 빌드, 문서화 및 독립적인 검토를 명시적으로 권장합니다.

마지막으로, 계약서 작성과 승인 절차를 분리해야 합니다. 계약서를 작성하는 사람이나 시스템이 계약의 안전성을 판단하는 유일한 기준이 되어서는 안 됩니다. 고액 계약의 경우, 독립적인 검토는 관료주의가 아닌 통제 수단이 되어야 합니다.

인공지능이 생성한 코드를 수정하는 대신 거부해야 하는 경우는 언제일까요?

생성된 아키텍처를 설명하기 어렵거나, 불필요한 복잡성을 포함하거나, 호환되지 않는 패턴을 혼합하거나, 의존성을 만들어내거나, 문서화된 사양에 깔끔하게 매핑할 수 없는 경우, 패치보다는 재작성이 더 나은 경우가 많습니다. 보안 검토자가 코드가 무엇을 하려고 하는지 역분석하는 데 더 많은 시간을 소비할수록 보안 검토는 더욱 어려워집니다.

이해하기 쉬운 구성 요소로 이루어진 작은 계약이 팀원 누구도 확실하게 유지 관리할 수 없는 복잡한 생성 설계보다 더 나을 수 있습니다. 솔리디티 문서에서는 바로 이러한 이유로 계약을 작고 이해하기 쉽게 유지할 것을 오랫동안 권장해 왔습니다.

인공지능이 개발 프로세스를 개선하고 있다는 것을 어떻게 알 수 있나요?

실질적인 결과를 측정하세요. 유용한 지표로는 검토된 코드 생성 시간 단축, 테스트 커버리지 향상, 배포 전 더 많은 예외 상황 식별, 일상적인 작업에 대한 검토 주기 감소, 그리고 문서화 개선 등이 있습니다. "생성된 코드 라인 수"나 "최초 컴파일 시간"을 주요 성공 지표로 사용하지 마세요. 이러한 지표는 보안 품질이 저하되는 동안에도 개선될 수 있습니다.

또한, 검토 후 발견된 결함, 테스트에서 발견된 취약점, 배포 롤백, 긴급 일시 중단 및 감사 결과와 같은 예외 사항도 추적해야 합니다. AI가 코딩 속도를 높이지만 더 심각한 검토 결과를 초래하는 경우 워크플로를 조정해야 합니다.

결론적으로

AI 기반 스마트 계약은 이미 안정적인 개발 프로세스를 갖춘 개발자에게 개발 속도 향상 도구로서 가장 유용합니다. 반복적인 작업을 줄이고, 프로토타입 제작 속도를 높이며, 테스트를 생성하고, 코드를 설명하고, 팀이 대안을 모색하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 자율적인 보안 기관으로 간주하거나 비즈니스 로직에 대한 이해를 대체하는 수단으로 여길 경우 신뢰도가 떨어집니다.

위험 부담이 적은 실험 단계에서는 AI가 초안 작성 작업을 더 많이 수행할 수 있습니다. 하지만 실질적인 가치를 지닌 운영 시스템의 경우, 더 안전한 선택은 AI가 코드 작성과 분석을 지원하도록 하고, 사양, 아키텍처, 권한 설정, 종속성 선택, 테스트, 감사, 업그레이드 및 배포는 사람이 책임지는 것입니다. 성공의 기준은 계약이 컴파일되는지 여부가 아닙니다. 계약이 적대적인 상황에서도 의도한 대로 정확하게 작동하는지, 그리고 팀이 이를 증거로 입증할 수 있는지 여부입니다.