保安公司 BlockSec 已重新測試由 OpenAI 和 Paradigm 開發的名為 EVMBench 的智能合約審計評估標準。結果顯示，當面對實際的攻擊場景時，AI 機器人表現明顯較差。
研究團隊擴展了測試環境，加入更多模型配置，同時新增近期發生的安全事件——這些數據在 AI 模型的訓練資料中從未出現過。
儘管 AI 仍無法取代安全專家，但報告強調，機器智慧可以自然地作為人類代碼審查的輔助角色。
EVMBench 初步結果可能過於樂觀
之前的 EVMBench 評估了智能合約的安全任務，如漏洞檢測、修復和攻擊，結果被認為非常令人印象深刻。根據報告，AI 能夠利用 72% 的漏洞，並偵測約 45% 的缺陷，這些數據來自從 Code4rena 的審計中挑選的 120 個樣本。
然而，BlockSec 認為最初的測試條件可能導致結果偏差。共同創始人周雅進表示，當他們用更多配置和 22 個實際攻擊事件重新測試時，AI 的成功利用率為 0%。
擴展配置並排除“數據污染”
研究將模型配置數量從 14 增加到 26，通過靈活組合多個“腳手架”與不同的機器人，而不僅限於各供應商的生態系統。研究團隊指出，舊的方法難以區分模型性能是來自模型本身還是架構優勢。
此外，BlockSec 也質疑“數據污染”現象，因為 EVMBench 使用了已公開的漏洞——這些漏洞可能已包含在 AI 的訓練資料中。為此，團隊測試了 2026 年 2 月之後發生的 22 個安全事件，這些事件超出了模型的“知識窗口”。
AI 在實戰攻擊中完全失敗
最令人關注的結果是：在 110 對 agent 與漏洞的測試中（5 個 agent 面對 22 個情境），沒有一例成功完成完整攻擊。這表明，即使是目前最先進的 AI，也距離能進行實際攻擊還很遙遠。
不過，在漏洞偵測方面，結果仍較為積極。Claude Opus 4.6 模型在實際中能偵測出 13/20 個漏洞，表現最佳。
常見且熟悉的漏洞，AI 輕鬆偵測，但較複雜的案例幾乎完全漏掉。
未來是 AI 與人類的合作
研究結論指出，AI 目前尚無法取代人類進行安全審計，更重要的是雙方如何有效協作。
AI 在覆蓋範圍和大規模掃描能力方面具有優勢，而人類則在深度分析、協議理解和對抗推理方面更勝一籌。這兩者應相輔相成。
BlockSec 表示，正確的方向不是用 AI 取代人類，而是建立雙方合作的模型，以實現更全面的審計效果。
石山
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