DeFAI bùng nổ: Cơ hội đột phá hay hiểm họa tiềm ẩn với Web3?

Sự trỗi dậy của DeFAI: Cơ hội đổi mới hay mối nguy tiềm ẩn với hệ sinh thái Web3?

Trong làn sóng đổi mới của công nghệ blockchain, một xu hướng mới đang nổi bật chính là tài chính phi tập trung ứng dụng trí tuệ nhân tạo – hay còn gọi là từ DeFAI. Với khả năng tự động hóa giao dịch, quản trị rủi ro và tham gia điều hành hệ thống thông qua các tác nhân AI, DeFAI được xem là bước tiến vượt bậc so với các hợp đồng thông minh truyền thống. Tuy nhiên, tốc độ phát triển nhanh chóng cũng kéo theo hàng loạt cảnh báo về nguy cơ bảo mật và các điểm yếu tiềm ẩn trong hệ thống.

Theo báo cáo của CoinDesk ngày 20 tháng 1 năm 2024, các dạng hợp đồng thông minh hiện nay chủ yếu vận hành theo logic “nếu X xảy ra thì thực hiện Y”, đảm bảo sự minh bạch và khả năng xác minh – những tiêu chí cốt lõi của Web3. Trong khi đó, các tác nhân AI trong từ DeFAI lại dựa trên phán đoán xác suất, phản ứng dựa vào dữ liệu đầu vào, ngữ cảnh và biến động thị trường theo thời gian thực. Chính tính linh hoạt này lại mang theo yếu tố không chắc chắn, làm gia tăng nguy cơ phát sinh lỗi hệ thống hoặc tạo ra các lỗ hổng ngay bên trong nền tảng.

Hiện tại, một số tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) đang triển khai các bot AI có khả năng phát hiện mô hình thị trường và tự động thực hiện giao dịch chỉ trong vài giây. Tuy nhiên, rủi ro phát sinh từ việc nhiều hệ thống này vẫn còn phụ thuộc vào hạ tầng tập trung của Web2 – điều có thể dẫn đến vấn đề “từ điểm thất bại đơn lẻ (SPoF)”, đi ngược nguyên lý của Web3 là phi tập trung.

Một mối lo khác là khả năng dữ liệu huấn luyện các AI tác nhân bị thao túng hoặc giả mạo. Ví dụ, nếu một bot AI được thiết kế để tìm kiếm cơ hội chênh lệch giá giữa các sàn giao dịch phi tập trung (DEX) nhưng lại hành động dựa trên dữ liệu bị thao túng, nó không chỉ không tìm được lợi nhuận mà còn có thể làm cạn kiệt các quỹ trong pool thanh khoản. Một khi bị tổn hại, tác nhân AI có thể tiếp tục đưa ra quyết định sai lệch, làm méo mó toàn bộ giao thức và vô tình tạo điều kiện cho các cuộc tấn công quy mô lớn hơn.

Bình luận: Nguy cơ ở đây là phần lớn quyết định của các AI này là “hộp đen”, rất khó giải thích từ bên ngoài, dẫn đến xung đột với triết lý “từ minh bạch và khả năng xác minh” của Web3.

Để từ DeFAI có thể thực sự đạt được tiềm năng, việc xây dựng một mô hình chia sẻ trách nhiệm về bảo mật là điều cần thiết. Từ phía nhà phát triển, người dùng cho đến các tổ chức kiểm toán độc lập, tất cả đều cần tham gia vào các hoạt động kiểm định bảo mật như mô phỏng tấn công, rà soát mã nguồn và kiểm thử bằng đội ngũ đánh giá chuyên biệt (red team). Đặc biệt, cần đảm bảo sự từ minh bạch qua việc mở mã nguồn mô hình AI, cung cấp tài liệu hướng dẫn chi tiết và công khai quá trình ra quyết định.

Không dừng lại ở thực thi hợp đồng, các tác nhân AI trong từ DeFAI còn có thể nắm giữ tài sản và bỏ phiếu đề xuất phát triển, điều này khiến cho vấn đề “kiểm chứng ý định” của AI trở thành yếu tố then chốt tạo nên niềm tin. Kết luận: Khi trí tuệ nhân tạo can thiệp vào các quyền cơ bản trong một mạng lưới phi tập trung, thì việc chứng minh được rằng hành vi của AI phù hợp với mục đích đã định là điều không thể bỏ qua.

Một số hướng đi được kỳ vọng trong tương lai bao gồm ứng dụng công nghệ chứng minh bằng không (zero-knowledge proof) để xác thực hành vi AI, cũng như phát triển các framework xác thực on-chain giúp truy vết lịch sử hành động. Đồng thời, cần triển khai các công cụ giám sát hợp đồng thông minh có tích hợp AI nhằm tự động phát hiện bất thường trong hoạt động hệ thống.

Từ DeFAI không phải là không an toàn về bản chất – vấn đề nằm ở việc nó mang đặc trưng khác so với hạ tầng Web3 hiện tại. Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh hơn khả năng mở rộng của lớp bảo mật, những hệ thống triển khai vội vàng có thể trở thành lỗ hổng nghiêm trọng. Khi AI nắm giữ tài sản và ảnh hưởng đến định hướng tương lai của giao thức, từng dòng mã đều có thể trở thành rủi ro mất an toàn.

Nếu muốn từ DeFAI thực sự bền vững và phát triển, tiêu chuẩn “từ bảo mật và minh bạch” phải được đặt lên hàng đầu ngay từ khâu thiết kế. Ngược lại, công nghệ gắn mác “phi tập trung”, nếu không được kiểm soát tốt, có thể lại là nơi sản sinh ra chính các nguy cơ mà hệ sinh thái Web3 từng muốn tránh.