BlockSec × Bitget Báo cáo cuối năm hợp tác: AI × Trading × Security: Sự tiến hóa rủi ro trong kỷ nguyên giao dịch thông minh

Lời nói đầu

Trong năm qua, vai trò của AI trong thế giới Web3 đã trải qua một sự thay đổi bản chất: nó không còn chỉ là một công cụ hỗ trợ giúp con người hiểu thông tin nhanh hơn, tạo ra kết luận phân tích, mà còn trở thành động lực cốt lõi để nâng cao hiệu quả giao dịch, tối ưu hóa chất lượng quyết định, bắt đầu được nhúng sâu vào toàn bộ chuỗi liên kết thực tế từ khởi tạo giao dịch, thực thi đến luân chuyển vốn. Với sự trưởng thành ngày càng cao của các mô hình lớn, AI Agent và hệ thống thực thi tự động, mô hình giao dịch đang dần tiến hóa từ hình thức truyền thống "con người khởi tạo, máy móc hỗ trợ" sang hình thái mới "máy móc lập kế hoạch, máy móc thực thi, con người giám sát".

Đồng thời, ba đặc điểm cốt lõi đặc thù của Web3 - dữ liệu công khai, khả năng kết hợp giao thức và tính không thể đảo ngược của việc thanh toán - khiến cho sự thay đổi tự động hóa này thể hiện tính hai mặt rõ rệt: vừa có tiềm năng nâng cao hiệu quả chưa từng có, vừa đi kèm với đường cong rủi ro tăng cao.

Sự thay đổi này đang đồng thời định hình ba bối cảnh thực tế mới:

Thứ nhất, sự thay đổi mang tính đột phá trong bối cảnh giao dịch: AI bắt đầu đảm nhận độc lập các chức năng ra quyết định then chốt như nhận diện tín hiệu, tạo chiến lược, lựa chọn đường dẫn thực thi, thậm chí có thể hoàn tất trực tiếp việc thanh toán và gọi giữa các máy móc thông qua các cơ chế sáng tạo như x402, thúc đẩy "hệ thống giao dịch có thể thực thi bằng máy" hình thành nhanh chóng;

Thứ hai, sự nâng cấp hình thái rủi ro và tấn công: Khi toàn bộ quy trình giao dịch và thực thi được tự động hóa, việc hiểu lỗ hổng, tạo đường dẫn tấn công và rửa tiền bất hợp pháp cũng đi theo hướng tự động hóa và quy mô hóa, tốc độ lan truyền rủi ro lần đầu tiên vượt quá ổn định giới hạn can thiệp thủ công - nghĩa là, tốc độ lan rộng rủi ro đã nhanh đến mức con người không kịp phản ứng và ngăn chặn;

Thứ ba, cơ hội mới trong lĩnh vực an ninh, quản lý rủi ro và tuân thủ: Chỉ khi khả năng an ninh, quản lý rủi ro và tuân thủ cũng được cải tạo theo hướng kỹ thuật hóa, tự động hóa, giao diện hóa, hệ thống giao dịch thông minh mới có thể duy trì trạng thái kiểm soát được trong khi nâng cao hiệu quả, đạt được sự phát triển bền vững.

Chính trong bối cảnh ngành như vậy, BlockSec và Bitget cùng nhau soạn thảo báo cáo này. Chúng tôi không cố gắng tranh luận về đề tài cơ bản "có nên sử dụng AI hay không", mà tập trung vào một câu hỏi cốt lõi có ý nghĩa thực tế hơn: Khi giao dịch, thực thi và thanh toán đều bắt đầu đi theo hướng có thể thực thi bằng máy một cách toàn diện, cấu trúc rủi ro của Web3 đang trải qua sự tiến hóa sâu sắc như thế nào, và ngành công nghiệp nên tái cấu trúc năng lực nền tảng về an ninh, quản lý rủi ro và tuân thủ ra sao để ứng phó với sự thay đổi này. Bài viết này sẽ xoay quanh ba chiều cốt lõi: sự hình thành bối cảnh mới, sự khuếch đại thách thức mới và sự xuất hiện cơ hội mới, để hệ thống hóa những thay đổi then chốt đang diễn ra tại giao điểm AI × Trading × Security và hướng ứng phó của ngành.

Chương 1: Sự tiến hóa năng lực của AI và Logic tích hợp với Web3

AI đang chuyển từ một công cụ hỗ trợ phán đoán đơn thuần, sang một hệ thống Agent có khả năng lập kế hoạch, gọi công cụ và thực thi khép kín. Trong khi đó, Web3 tự nhiên sở hữu ba đặc điểm cốt lõi: dữ liệu công khai, giao thức có thể kết hợp và thanh toán không thể đảo ngược, điều này khiến lợi ích của ứng dụng tự động hóa cao hơn, nhưng đồng thời cũng khiến cái giá của sai sót vận hành và tấn công độc hại trở nên lớn hơn. Bản chất này quyết định rằng khi thảo luận về vấn đề tấn công-phòng thủ và tuân thủ trong lĩnh vực Web3, không phải chỉ đơn giản là áp dụng công cụ AI vào quy trình hiện có, mà là một cuộc di chuyển mô hình hệ thống toàn diện - các lĩnh vực giao dịch, quản lý rủi ro và an ninh đều đang đồng thời tiến tới mô hình có thể thực thi bằng máy.

1. Bước nhảy vọt năng lực của AI trong giao dịch tài chính và quản lý rủi ro: Từ "Công cụ hỗ trợ" đến "Hệ thống ra quyết định tự chủ"

Nếu xem sự thay đổi vai trò của AI trong lĩnh vực giao dịch tài chính và quản lý rủi ro như một chuỗi tiến hóa rõ ràng, thì điểm phân giới quan trọng nhất nằm ở: hệ thống có khả năng thực thi khép kín hay không.

Hệ thống quy tắc thời kỳ đầu giống như "công cụ tự động hóa có phanh", cốt lõi là chuyển hóa kinh nghiệm chuyên gia thành các phán đoán ngưỡng rõ ràng, quản lý danh sách trắng-đen và chiến lược quản lý rủi ro cố định. Ưu điểm của mô hình này là logic có thể giải thích được, chi phí quản trị thấp, nhưng nhược điểm cũng rất rõ ràng: tốc độ phản ứng với mô hình kinh doanh mới và hành vi tấn công đối kháng cực kỳ chậm, khi độ phức tạp kinh doanh tăng lên, các quy tắc sẽ liên tục chồng chất, cuối cùng hình thành một ngọn núi "nợ chiến lược" khó bảo trì, hạn chế nghiêm trọng tính linh hoạt và hiệu quả phản ứng của hệ thống.

Sau đó, công nghệ học máy đẩy mô hình quản lý rủi ro sang giai đoạn mới về nhận diện mẫu thống kê: Thông qua kỹ thuật đặc trưng và thuật toán học có giám sát, đạt được điểm số rủi ro và phân loại hành vi, nâng cao đáng kể tỷ lệ bao phủ nhận diện rủi ro. Nhưng mô hình này phụ thuộc cao vào dữ liệu lịch sử được gán nhãn và tính ổn định phân phối dữ liệu, tồn tại vấn đề điển hình "trôi dạt phân phối" - tức là quy luật dữ liệu lịch sử mà mô hình dựa vào khi huấn luyện, trong quá trình ứng dụng thực tế sẽ mất hiệu lực do thay đổi môi trường thị trường, nâng cấp phương thức tấn công, dẫn đến độ chính xác phán đoán của mô hình giảm mạnh (bản chất là kinh nghiệm lịch sử không còn phù hợp). Một khi kẻ tấn công thay đổi đường dẫn tấn công, di chuyển xuyên chuỗi, hoặc chia nhỏ vốn lẻ hơn, mô hình sẽ xuất hiện sai lệch phán đoán rõ rệt.

Sự xuất hiện của mô hình lớn và AI Agent đã mang đến sự thay đổi mang tính cách mạng cho lĩnh vực này. Lợi thế cốt lõi của AI Agent không chỉ nằm ở "thông minh hơn" - có khả năng nhận thức và suy luận mạnh hơn, mà còn ở "làm được nhiều hơn" - có khả năng sắp xếp quy trình và thực thi hoàn chỉnh. Nó nâng cấp việc xử lý rủi ro từ dự đoán điểm đơn lẻ truyền thống lên quản lý khép kín toàn quy trình, cụ thể bao gồm một loạt các khâu hoàn chỉnh: nhận diện tín hiệu bất thường, bổ sung bằng chứng liên quan, liên kết địa chỉ liên quan, hiểu logic hành vi hợp đồng, phán đoán mức độ phơi nhiễm rủi ro, tạo đề xuất xử lý có mục tiêu, kích hoạt hành động kiểm soát, tạo ra hồ sơ có thể kiểm toán. Nói cách khác, AI đã tiến hóa từ "nói cho bạn biết có thể có vấn đề" thành "giúp bạn xử lý vấn đề đến trạng thái có thể hành động".

Sự tiến hóa này cũng rõ rệt ở phía giao dịch: từ việc đọc báo cáo nghiên cứu, xem chỉ số, viết chiến lược thủ công truyền thống, nâng cấp thành tự động hóa toàn quy trình: AI tự động thu thập dữ liệu đa nguồn, tự động tạo chiến lược giao dịch, tự động đặt lệnh thực thi, tự động phân tích lại và tối ưu hóa, chuỗi hành động của hệ thống ngày càng gần với một "hệ thống ra quyết định tự chủ".

Nhưng điều đáng cảnh giác là, một khi bước vào mô hình hệ thống ra quyết định tự chủ, rủi ro cũng sẽ được nâng cấp đồng thời. Sai sót vận hành của con người thường có đặc điểm tần suất thấp, không nhất quán; trong khi sai sót của máy móc thường thể hiện đặc điểm tần suất cao, có thể sao chép, và có thể được kích hoạt ở quy mô lớn cùng một thời điểm. Cũng chính vì vậy, thách thức thực sự của việc ứng dụng AI trong hệ thống tài chính không phải là "có làm được không", mà là "có làm được trong ranh giới kiểm soát được không": ranh giới ở đây bao gồm phạm vi quyền hạn rõ ràng, giới hạn hạn mức vốn, phạm vi hợp đồng có thể gọi, và liệu có thể tự động hạ cấp hoặc phanh khẩn cấp khi rủi ro xuất hiện hay không. Vấn đề này sẽ được khuếch đại hơn nữa trong lĩnh vực Web3, nguyên nhân cốt lõi nằm ở tính không thể đảo ngược của giao dịch trên chuỗi - một khi xảy ra lỗi hoặc tấn công, tổn thất vốn thường khó có thể khôi phục.

2. Hiệu ứng khuếch đại của cấu trúc kỹ thuật Web3 đối với ứng dụng AI: Công khai, Có thể kết hợp, Không thể đảo ngược

Khi AI tiến hóa từ "công cụ hỗ trợ" thành "hệ thống ra quyết định tự chủ", một câu hỏi then chốt theo đó nảy sinh: Sự tiến hóa này kết hợp với Web3 sẽ tạo ra phản ứng hóa học như thế nào? Câu trả lời là: Cấu trúc kỹ thuật của Web3 sẽ đồng thời khuếch đại lợi thế hiệu quả và nguy cơ rủi ro tiềm ẩn của AI - vừa khiến hiệu quả giao dịch tự động hóa tăng theo cấp số nhân, vừa mở rộng đáng kể phạm vi ảnh hưởng và mức độ phá hủy của rủi ro tiềm ẩn. Hiệu ứng khuếch đại này bắt nguồn từ sự chồng chéo của ba đặc điểm cấu trúc của Web3: dữ liệu công khai, khả năng kết hợp giao thức, và tính không thể đảo ngược của thanh toán.

Từ góc độ lợi thế, sức hút cốt lõi của Web3 đối với AI trước hết đến từ lớp dữ liệu. Dữ liệu trên chuỗi tự nhiên có đặc điểm công khai minh bạch, có thể xác minh, có thể truy vết, điều này cung cấp cho quản lý rủi ro và tuân thủ lợi thế minh bạch mà tài chính truyền thống khó đạt được - bạn có thể nhìn thấy rõ ràng trên sổ cái thống nhất quỹ đạo di chuyển vốn, đường dẫn tương tác xuyên giao thức, cũng như quá trình chia tách và tập trung vốn.

Nhưng đồng thời, dữ liệu trên chuỗi cũng tồn tại khó khăn hiểu rõ đáng kể: địa chỉ "nghèo ngữ nghĩa" (tức địa chỉ trên chuỗi không có định danh rõ ràng, khó liên kết trực tiếp với chủ thể thực), lượng dữ liệu nhiễu vô hiệu lớn, dữ liệu xuyên chuỗi bị phân mảnh nghiêm trọng, nếu hành vi kinh