قال مطور بيتكوين نيكلاس غوغه إن عمليات الفحص المعتمدة على نماذج اللغة ولّدت أكثر من 1,000 تقرير أمني حول Bitcoin Core، مؤكداً أن الذكاء الاصطناعي ينبغي استخدامه لتعزيز الاختبارات المؤتمتة، لا اعتباره استراتيجية أمنية قائمة بذاتها.

وقال غوغه إن مبادرات تشمل مشروع لوب وفريق بيتكوين الأحمر كانت وراء تدفق التقارير. وأضاف أن معظم الطلبات المقدمة كانت نتائج إيجابية كاذبة أو مشكلات افتراضية، وأنه لم تُحدد أي ثغرات حرجة حتى الآن.

ولم يكن موقفه أن فحص الذكاء الاصطناعي غير ضروري. بل دعا إلى استخدامه كطبقة دعم ضمن عملية أمنية أوسع. وأشار خصوصاً إلى اختبار الفَزّ، وهو أسلوب اختبار يعرّض البرمجيات لأعداد كبيرة من المدخلات لكشف حالات الفشل. ويتمتع Bitcoin Core ومكتبة التشفير secp256k1 بالفعل بتغطية لاختبار الفَزّ تمتد لسنوات، واقترح غوغه أن نماذج اللغة قد تساعد في خفض تكلفة بناء هذه الأدوات وتحسينها.

تأتي هذه التصريحات في وقت يجعل فيه الذكاء الاصطناعي مراجعة الشيفرات البرمجية على نطاق واسع أرخص وأسرع في البرمجيات مفتوحة المصدر، بما فيها البنية التحتية لبيتكوين. وقال غوغه إن برمجيات بيتكوين استقطبت تاريخياً اهتماماً أقل من المهاجمين مقارنة ببعض القطاعات الأخرى، لكن هذه الديناميكية قد تتغير مع تحسن النماذج في تحليل قواعد الشيفرات الكبيرة بتكلفة منخفضة.

تشير التقارير الداعمة المتاحة عن منظومة بيتكوين الأوسع إلى أن المسألة التشغيلية الأكبر لا تقتصر على العثور على الأخطاء، بل تشمل التعامل مع عبء المراجعة الذي يلي ذلك. وقد يتضمن هذا فرز النتائج الإيجابية الكاذبة، والتأكد مما إذا كانت المشكلة حقيقية، وإعداد التصحيحات، وإدارة توقيت الإفصاح عبر مستودعات مفتوحة المصدر واسعة الاستخدام.

لماذا يهم ذلك

يكتسب هذا أهمية لأن Bitcoin Core يقع بالقرب من الطبقة الأساسية في حزمة برمجيات بيتكوين، وأي تغيير في كيفية اكتشاف الثغرات يؤثر في أكثر من مستودع واحد. وقد يحسن التدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي التغطية ويقلص الوقت اللازم لاكتشاف العيوب، لكنه يزيد أيضاً من خطر أن يقضي القائمون على الصيانة وقتاً أطول في تصفية التقارير المليئة بالضجيج بدلاً من إصلاح المشكلات المهمة.

وتسلط هذه الواقعة الضوء أيضاً على تحول أوسع في أمن البنية التحتية للعملات المشفرة. فمع خفض الذكاء الاصطناعي تكلفة فحص الشيفرات، قد تنتقل الأفضلية من مجرد اكتشاف الأخطاء إلى أنظمة اختبار منضبطة وعمليات إفصاح وقدرة القائمين على الصيانة. وبالنسبة إلى المشاريع مفتوحة المصدر الحرجة، قد تعتمد المرونة الأمنية بدرجة أقل على ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مستخدماً، وبدرجة أكبر على كيفية دمج مخرجاته في سير عمل المراجعة القائم.