人工智慧產生的智能合約：它們的優勢、劣勢以及如何安全使用它們

AI產生的智慧合約可以縮短從構思到可運行的Solidity程式碼之間的距離，但這種便利性改變了開發的風險狀況，而非消除風險。如今最有效的應用情境並非“向模型請求合約並部署”，而是將AI作為輔助工具，融入到嚴謹的工程流程中，該流程仍然將規範、測試、存取控制、依賴項選擇、審計和部署治理視為人類的職責。

這種區別至關重要，因為智能合約可以持有資產並強制執行不可逆的狀態變更。以太坊的安全指南（上次更新時間為2026年2月26日）強調，已部署的合約程式碼難以或無法直接修補，並建議進行獨立審查、測試、靜態分析、編譯器警告、文件編寫以及嚴格的存取控制。因此，即使程式碼是由人工智慧輔助產生的，目前的以太坊智慧合約安全指南仍然是一個有用的基準。

一位開發者正在查看 Solidity 智能合約，旁邊是總結 AI 編碼機會、安全風險和安全開發實踐的面板。 — 人工智慧可以加快起草、解釋、測試和審查的速度，但生產智慧合約仍需要清晰的規範、獨立的驗證、可信賴的程式庫和部署控制。

人工智慧輔助智能合約開發發生了哪些變化？

主要變化在於速度。開發者現在只需用簡潔的語言描述託管機制、歸屬時間表、NFT鑄造規則、角色系統、質押合約或測試案例，即可在幾秒鐘內獲得可行的實現方案。模型還可以解釋不熟悉的程式碼、提示邊界情況、產生單元測試、轉換框架模式，並幫助編寫介面文件。

不變的是安全負擔。 Solidity 本身的安全文件仍然警告說，合約會與惡意呼叫者、公共狀態、外部合約、編譯器行為以及執行環境交互，從而導致意想不到的結果。 Solidity 的安全性考慮仍然強調重入性、外部呼叫風險、狀態的公開可見性以及諸如檢查-效果-互動（Checks-Effects-Interactions）等模式的重要性。

一篇題為《評估LLM產生的智能合約的漏洞格局》（Evaluating the Vulnerability Landscape of LLM-Generated Smart Contracts）的2026年預印本報告指出，幾種現有語言模型生成的合約中存在反復出現的嚴重缺陷。由於這是一篇預印本，而非最終的行業標準，因此其具體結論不應被視為普遍適用的缺陷率。儘管如此，它仍然為得出以下實際結論提供了有用的證據：語法有效且功能完整的AI輸出並不等同於可用於生產環境的安全性。

人工智慧在哪些領域能發揮最大價值？

1. 快速原型製作

當目標是快速探索設計方案時，人工智慧尤其有用。團隊可以在確定最終架構之前，將最簡託管合約與基於角色的版本、可升級版本或分期付款設計進行比較。這可以降低早期實驗的成本。

在權衡之下，原型往往忽略生產環境中至關重要的控制措施：緊急暫停邏輯、明確的角色邊界、事件覆蓋、故障模式、升級授權、令牌相容性或極端情況處理。原型創建速度越快，就越需要防止原型中的假設悄悄變成生產環境中的假設。

2. 通用模板和廣為人知的標準

當所需行為已符合既定標準時，人工智慧可以節省編寫重複程式碼的時間。例如，它可以幫助使用可信任元件建立 ERC-20 或 ERC-721 實現，而無需從頭開始重建基本的代幣邏輯。

庫的選擇至關重要。 OpenZeppelin 將其目前的 Contracts 套件描述為一個由社群驗證的元件庫，包含標準、權限和可重複使用的智慧合約建置模組。其文件也區分了經過審核的穩定版本和開發版本。請參閱OpenZeppelin Contracts 文件。對於許多生產項目而言，讓 AI 建置經過審核的庫元件比讓它從頭開始創建等效的原語更安全。

3. 試題生成與審核協助

人工智慧可以有效地產生常規單元測試、對抗性場景、屬性概念、文件和審查清單。它還有助於解釋可疑函數可能存在的漏洞，並針對存取控製或外部呼叫提出額外的測試建議。

其限制在於，基於人工智慧的審查可能會遺漏最關鍵的業務邏輯錯誤。例如，模型可能識別出教科書式的重入漏洞，但卻無法理解協議的經濟假設、價格來源、會計順序或治理轉換方面的錯誤。 2025 年發表的研究也發現，基於 LLM 的漏洞偵測對於某些現代 Solidity 漏洞類型可能存在誤報率高且召回率低的問題。因此，應該將人工智慧審查與基於執行的測試、靜態分析、模糊測試、不變量以及專家審查相結合，而不是用它們取而代之。

哪些安全風險最為重要？

風險	為什麼人工智慧反而會使情況更糟	實際控制
存取控制錯誤	產生的程式碼可能使用了過於寬泛的所有權，或者忘記對敏感函數進行角色檢查。	在編寫程式碼之前定義權限；使用經過驗證的存取控制元件；測試每個特權路徑。
邏輯錯誤	程式碼可以編譯，但仍然會實現錯誤的業務規則。	編寫一份易於理解的規範，並根據該規範測試不變性。
重新進入和不安全的外部通話	模型可能會產生看起來很熟悉的轉帳邏輯，而無需考慮跨合約的回調行為。	使用既定模式、適當的保護措施和對抗性測試。
Oracle 和定價假設	產生的代碼可能會信任現貨價格、過時的飼料或可操縱的資金池，而不了解經濟背景。	明確價格來源要求、新鮮度規則、備用方案和抗操縱性。
升級錯誤	AI可能會將建構函式模式與代理模式混合使用，或不安全地修改儲存佈局。	使用升級專用庫和自動儲存佈局檢查。
依賴風險	產生的導入內容可能已過時、未經審核或與預期部署不相容。	手動鎖定已審核的依賴項並驗證版本。

OWASP 發布的 2025 年智能合約十大安全漏洞報告列出了訪問控制漏洞、價格預言機操縱、邏輯錯誤、缺少輸入驗證、重入漏洞、未經檢查的外部調用、閃電貸攻擊、算術問題、不安全的隨機性以及拒絕服務攻擊等主要類型的智能合約弱點。完整清單可從OWASP 智慧合約安全專案取得。人工智慧產生的程式碼可能遇到上述任何一種安全漏洞；即使程式碼是由模型產生的，也不會因此獲得任何單獨的安全豁免。

使用可信任庫的人工智慧是否更安全？

通常情況下是這樣，但前提是整合正確。使用現有元件可以減少自訂的安全敏感程式碼量，這很有價值。但這並不能保證角色、參數、繼承、初始化、升級邏輯或外部整合都正確無誤。

考慮存取控制。 OpenZeppelin 指出，存取控制決定了誰可以鑄造貨幣、投票、凍結轉帳或執行其他敏感操作，並提供了簡單的所有權機制和更細粒度的基於角色的機制。其存取控製文件明確指出，機制的選擇應與應用場景相符。人工智慧可以Ownable快速插入合約，但對於擁有多個管理員、延遲操作、緊急角色和治理職責的協議，可能需要更結構化的權限模型。

可升級合約呢？

可升級性帶來了明顯的權衡。不可變合約雖然降低了管理員在部署後更改行為的能力，但也使得缺陷更難修復。可升級的代理系統雖然允許修復和功能變更，但也增加了儲存佈局限制、特權升級路徑、初始化規則以及治理風險。

OpenZeppelin 目前的升級文件解釋說，基於代理的升級會在切換實現時保留代理地址和狀態，並警告說存儲佈局不能隨意更改。這不適合盲目生成 AI，因為單獨來看合理的程式碼在用作升級時可能會破壞狀態。如果必須實現可升級性，請使用能夠檢查儲存相容性的工具，並安排一位了解代理程式模型的審查人員。

哪種開發方法適合哪種需求？

需要	合理的AI角色	建議的驗證級別
學習 Solidity	解釋文法，舉例說明，比較模式。	請在本地編譯，閱讀官方文檔，僅使用測試網路。
原型設計或黑客馬拉松	快速起草合約和測試文件。	靜態分析、單元測試、有限價值部署，不假設生產安全。
內部低價值自動化	產生樣板程式碼和整合程式碼。	獨立程式碼審查、測試、權限審查、監控。
生產型 DeFi 或主機	協助進行草擬、測試、文件編寫和審核。	規範制定、人工審查、靜態分析、模糊測試/不變量測試、適當時的外部審計、部署控制。
可升級協議	協助準備實施變更和遷移測試。	儲存佈局檢查、升級授權審查、測試網演練、治理審查、重大變更獨立審計。

團隊該如何審核人工智慧生成的合約？

先從需求入手，而不是程式碼。寫下誰可以呼叫每個敏感函數、哪些資產會轉移、哪些條件必須始終成立、信任哪些外部合約、價格是如何取得的、失敗時會發生什麼，以及合約是否可以升級。然後將產生的程式碼與這些需求進行比較。

接下來，將輸出程式碼視為未經審核的新貢獻者提交的程式碼。使用適當的穩定編譯器進行編譯，解決警告，執行單元測試、模糊測試、測試不變量、執行靜態分析工具、審查外部呼叫、檢查權限並驗證依賴項版本。以太坊目前的安全指南明確建議在部署前進行版本控制、拉取請求審查、靜態分析、無警告建置、文件編寫和獨立審查。

最後，合約的生成與審批應分開。產生合約的個人或系統不應是唯一決定合約是否安全的機制。對於高價值合同，獨立審查是一種管控手段，而非官僚主義。

什麼情況下應該拒絕人工智慧產生的程式碼而不是對其進行修復？

當產生的架構難以解釋、包含不必要的複雜性、混合了不相容的模式、人為地引入依賴關係，或無法清楚地對應到書面規範時，重寫通常比修補程式碼更好。隨著審查人員花費更多時間逆向工程代碼的意圖，安全審查也會變得更加困難。

相比於團隊中無人能夠自信維護的複雜設計，由易於理解的組件構建的小型合約可能更可取。 Solidity 文件長期以來一直建議保持合約的簡潔性和易懂性，正是出於這個原因。

你怎麼知道人工智慧正在改進開發過程？

衡量真正重要的結果。有用的指標包括：縮短程式碼審查時間、提高測試覆蓋率、在部署前識別出更多邊界情況、減少日常工作的審查週期以及改進文件。不要將「產生的程式碼行數」或「首次編譯時間」作為主要的成功指標；這兩項指標都可能在安全品質下降的情況下有所提高。

此外，還要追蹤各種「逃逸」情況：審查後發現的缺陷、測試中發現的漏洞、部署回滾、緊急暫停以及審計結果。如果人工智慧提高了編碼速度，但卻產生了更嚴重的審查問題，則需要調整工作流程。

結論

對於已經擁有安全開發流程的開發者而言，人工智慧產生的智慧合約作為加速層最有用。它們可以減少重複性工作、加快原型設計、產生測試、解釋程式碼，並幫助團隊探索替代方案。但如果將它們視為獨立的安全權威或替代對業務邏輯的理解，則其可靠性最低。

對於低風險的實驗，人工智慧可以承擔更多起草工作。而對於具有實際價值的生產系統，更穩健的權衡方案則更為嚴格：讓人工智慧輔助程式碼編寫和分析，同時由人類負責規範制定、架構設計、權限管理、相依性選擇、測試、稽核、升級和部署。成功的標準並非契約能否編譯通過，而是契約在對抗條件下能否完全實現預期功能，以及團隊能否提供證據證明這一點。