Czy sztuczna inteligencja zagraża bezpieczeństwu blockchain?

Kiedy w 2022 roku firma OpenAI zaprezentowała ChatGPT, a następnie usługi AI stały się powszechnym narzędziem dla milionów ludzi, krajobraz technologiczny zmienił się na zawsze. Sztuczna inteligencja przestała być eksperymentem laboratoryjnym — stała się częścią codziennego życia i biznesu, w tym wysokiego ryzyka sektorów finansowych. Jednym z takich sektorów jest blockchain, który powstał jako odpowiedź na kryzys zaufania do systemu finansowego, jako niezależna od banków alternatywa.

Na pierwszy rzut oka te dwie technologie wydają się sojusznikami: AI może optymalizować smart kontrakty, poprawiać ochronę sieci. Jednak jednocześnie może zwiększać zagrożenia, ponieważ jest zdolna do automatyzacji wyszukiwania luk bezpieczeństwa, tworzenia bardziej skomplikowanych schematów ataków i maskowania działań oszustów. Powstaje więc naturalne pytanie – czy AI zagraża bezpieczeństwu blockchain, czy może stać się jego obrońcą?

Co dokładnie chroni blockchain

Zanim zaczniemy mówić o tym, jak AI może wpłynąć na blockchain, ważne jest, aby zrozumieć, co sprawia, że jest on odporny. Blockchain często przedstawiany jest jako „rozproszony rejestr”, który sam w sobie chroni dane, ale co zapewnia tę niezawodność, a zatem i zaufanie?

1. Technologia blockchain opiera się na solidnych fundamentach kryptograficznych: funkcje skrótu (hash) gwarantują niezmienność danych (gdy blok zostanie potwierdzony, nie można go zmienić bez ponownego przeliczenia całego łańcucha bloków), a podpisy cyfrowe zapewniają autentyczność transakcji (tylko właściciel klucza może potwierdzić operację). Mechanizmy te były rozwijane przez dziesięciolecia i nadal pozostają niezawodne.

2. Aktualne algorytmy szyfrowania i podpisu (na przykład ECDSA, SHA-256) nie są podatne na „złamanie” za pomocą uczenia maszynowego. AI świetnie rozpoznaje wzorce, ale zadania kryptograficzne są skonstruowane tak, by być obliczeniowo nierozwiązywalne, a nie „rozpoznawalne”. Nawet najnowsze modele AI nie potrafią odgadnąć klucza prywatnego na podstawie klucza publicznego ani znaleźć kolizji w funkcji skrótu.

3. W przeciwieństwie do tradycyjnych scentralizowanych systemów, gdzie podatność jednego serwera może sparaliżować całą pracę, blockchain rozdziela zaufanie między tysiące uczestników. Algorytmy konsensusu — Proof-of-Work lub Proof-of-Stake — sprawiają, że atak na system jest niezwykle kosztowny. Aby go przeprowadzić, trzeba kontrolować znaczną część mocy obliczeniowej, co jest zarówno ekonomicznie, jak i technicznie nierealne.

W 2024 roku firma Coin Metrics oszacowała, że atak 51% w sieci Bitcoin kosztowałby około 20 mld dolarów na zakup 7 milionów koparek ASIC (których na świecie po prostu nie ma), natomiast atak na Ethereum – 34 mld dolarów, przy jednoczesnym zarządzaniu 200 węzłami i czasie trwania co najmniej pół roku.

Dlatego powszechne twierdzenie, że „AI może złamać blockchain”, w praktyce jest mało prawdopodobne.

Jednak mimo że bezpośrednie „złamanie” kryptografii nie jest przewidywane, „powierzchnia ataku” przy wykorzystaniu AI zmienia się radykalnie – zagrożenia nie wynikają z matematycznych podstaw, lecz z ekosystemu wokół niej. Dlatego rozmawiając o bezpieczeństwie blockchain w erze AI, warto mówić o zagrożeniach dla całego systemu – ludzi, aplikacji i infrastruktury.

Jak AI zmienia powierzchnię zagrożeń

Jeśli fundament blockchaina pozostaje stabilny, to ekosystem wokół niego okazuje się bardziej podatny na ataki. To właśnie tutaj AI staje się czynnikiem ryzyka: nie „łamie” systemu, ale wzmacnia tradycyjne wektory ataków, czyniąc je szybszymi, dokładniejszymi i bardziej masowymi.

• Phishing i inżynieria społeczna: AI sprawia, że ataki socjalne stają się niemal nie do odróżnienia od prawdziwej komunikacji. Serwisy generujące tekst i głos pozwalają tworzyć przekonujące wiadomości od „obsługi wsparcia giełdy”, wideo z „znanych” projektów i osób, a nawet rozmowy telefoniczne z „żywymi” głosami. W praktyce znacząco zwiększa to skuteczność phishingu – użytkownicy ufają komunikatom, które brzmią naturalnie i poprawnie, a nie jak schematyczne, stare wiadomości phishingowe.

• Manipulacje na rynku: Rynki są wrażliwe na wszelkie sygnały, a AI-boty mogą wykorzystywać to na „swoją” korzyść — na przykład algorytmy wykrywające trendy i organizujące schematy „pump and dump” (napompowanie i zrzucenie). Co więcej, AI potrafi ukrywać swoje działania, tworząc „szum” transakcyjny, aby zmylić mechanizmy ochronne. Nowe możliwości otwierają się również w arbitrażu: boty mogą śledzić setki platform i reagować na dysproporcje cen szybciej niż jakakolwiek osoba.

• Wyszukiwanie luk bezpieczeństwa: Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań jest analiza kodu smart kontraktów. Codziennie w publicznych sieciach pojawiają się tysiące kontraktów, a ich luki często prowadzą do strat sięgających milionów dolarów. Jeśli wcześniej audyt zajmował tygodnie i wymagał doświadczenia, AI potrafi automatycznie znaleźć błędy w logice kodu lub zweryfikować znane podatności w ciągu kilku godzin.

• Analiza prywatności: AI doskonale radzi sobie z deanonimizacją – dopasowuje wzorce transakcji, czas aktywności i powiązania między adresami. Dla organów ścigania jest to narzędzie, a dla przestępców – szansa na znalezienie ofiary.
   

AI wzmacnia stare zagrożenia: tam, gdzie wcześniej oszuści ograniczali się do spamu i prostych skryptów, teraz działają systemy zdolne do analizy, manipulacji i oszukiwania użytkowników na przemysłową skalę.

Potencjalne ryzyka systemowe

Poza „taktycznymi” zagrożeniami istnieją również wyzwania strategiczne, które AI wnosi do blockchaina. Ryzyka te dotyczą odporności systemu oraz zaufania do niego w dłuższej perspektywie.

• Centralizacja mocy obliczeniowej: największe modele AI wymagają kolosalnych zasobów: centrów danych i specjalistycznych GPU. Ta sama logika dotyczy blockchaina: w kopaniu (miningu) lub stakowaniu (stakingu) przewagę mają ci, którzy dysponują największą mocą obliczeniową. Jeśli branża AI i blockchain zaczną konkurować o te same zasoby (ASIC, GPU, energię), równowaga może przechylić się na korzyść scentralizowanych graczy. W efekcie decentralizacja zostanie zagrożona: sieci staną się bardziej zależne od ograniczonej grupy „korporacji technologicznych”.
   

Zrozumienie, jak blockchain osiąga decentralizację, a tym samym zapewnia zaufanie, jest proste – wystarczą zaledwie kilka godzin kursu „Zanurzenie w kryptowaluty” od Incrypted.

• Przygotowanie na erę obliczeń kwantowych: choć komputery kwantowe na razie są dalekie od praktycznego zagrożenia, badania w tej dziedzinie często rozwijają się równolegle z rozwojem AI, który pomaga modelować i optymalizować algorytmy kwantowe, przyspieszając postęp. Gdy obliczenia kwantowe osiągną odpowiednią moc, mogą zagrozić podstawowym mechanizmom kryptograficznym (ECDSA, RSA, ECC), na których opierają się współczesne blockchainy. Choć kryptografia postkwantowa jest już aktywnie rozwijana, czas na przejście jest ograniczony: kto nie będzie gotowy, ryzykuje utratę fundamentalnej odporności.
   

Te ryzyka pokazują, że AI zagraża blockchainowi nie bezpośrednio, lecz pośrednio, zmieniając balans sił i zaufania. Centralizacja zasobów i perspektywa ery kwantowej to wyzwania, które wymagają strategicznej odpowiedzi już w najbliższej przyszłości.

Środki ochronne i odpowiednie trendy

Jeśli AI zwiększa zagrożenia, logiczną odpowiedzią jest zastosowanie go także w celach ochronnych. Już dziś można wyróżnić kilka kierunków, które pomagają zmniejszyć ryzyko i przygotować infrastrukturę blockchain na nowe wyzwania.

• Na przykład pojawiają się narzędzia AI, które przeprowadzają audyt smart kontraktów, wykrywając słabe punkty przed ich uruchomieniem w sieci. Dodatkowo powstają systemy monitoringu zdolne w czasie rzeczywistym śledzić podejrzane działania i anomalie w zachowaniu. Takie narzędzia działają szybciej niż człowiek i mogą stać się obowiązkowym elementem infrastruktury projektów DeFi przyszłości.

• Jednym z problemów współczesnych AI jest ich zamkniętość: nie można sprawdzić, na jakich danych i z jakimi ograniczeniami model podejmował decyzje. Dla blockchainu jest to krytyczne – tu ceniona jest przejrzystość. W tym przypadku badacze proponują podejście zweryfikowanych AI oraz przechowywanie logów modelu na blockchainie, co pozwala weryfikować poprawność działania i zmniejsza ryzyko manipulacji.

• Chociaż systemowe ryzyko w postaci zagrożenia kwantowego nie jest jeszcze aktualne, branża intensywnie się do niego przygotowuje. Opracowywane są algorytmy kryptograficzne odporne na komputery kwantowe (np. standardy NIST oparte na lattice-based). Ich integracja z blockchainem to tylko kwestia czasu. Im wcześniej ten proces się rozpocznie, tym mniejsze ryzyko w przyszłości, gdy obliczenia kwantowe staną się rzeczywistością.
   

W ostatnim przypadku sztuczna inteligencja działa na obie strony: pomaga zarówno w rozwoju obliczeń kwantowych, jak i w tworzeniu narzędzi ochrony przed ich zagrożeniem.

Jednak najważniejszym sposobem ochrony, co może wydawać się zaskakujące, nadal pozostaje edukacja użytkowników, ponieważ nawet najbardziej niezawodne algorytmy są bezsilne, jeśli ktoś kliknie na phishingowy link. AI sprawia, że ataki społeczne są jeszcze bardziej przekonujące, dlatego Twoja wiedza nie jest już dodatkiem, lecz koniecznością. Aby utrzymać ją na bieżąco, trzeba nie tylko znać podstawy blockchainu, ale także śledzić wydarzenia i nowe technologie – najprościej być częścią profesjonalnej społeczności, takiej jak Incrypted+.

Sztuczna inteligencja jest jednocześnie zagrożeniem i narzędziem. Jeśli używać jej właściwie, może nie tylko minimalizować ryzyka, ale także podnosić poziom bezpieczeństwa całego blockchainu. Kluczowa strategia to nie walka z AI, lecz nauczenie się wykorzystywania go na swoją korzyść, zachowując przy tym zasady decentralizacji i zaufania.