عطل في أوراكل Moonwell المُشفر بالذكاء الاصطناعي يُسعِّر cbETH بدولار واحد ويستنزف 1.78 مليون دولار

تسببت مشكلة في آلية تسعير العملات الرقمية “أوراكل” بخسارة تقدر بـ 1.78 مليون دولار لمنصة الإقراض “مون ويل” في مجال التمويل اللامركزي (دي فاي).

ما الذي حدث بالضبط؟

تعطلت آلية التسعير الخاصة بالعملة “سي بي إيث” (cbETH)، مما جعلها تُظهر سعراً يقارب 1 دولار فقط بدلاً من سعرها الحقيقي البالغ حوالي 2200 دولار. نتيجة لهذا الخطأ، تمكنت حسابات آلية “بوتات” من الاقتراض مقابل ضمانات (كولاتيرال) مُقيمة بأقل بكثير من قيمتها الحقيقية وسحب الأموال قبل اكتشاف المشكلة وإصلاحها.

مصدر المشكلة: مساعدة الذكاء الاصطناعي

وفقاً للتحليل، نشأ الخطأ في التعليمات البرمجية التي تولدها إحدى نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي أدخلت عامل قياس خاطئاً في آلية التسعير. هذا يسلط الضوء على مخاطر جديدة في تطوير عقود التمويل اللامركزي الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

لماذا تعتبر آليات التسعير “أوراكل” بهذه الأهمية؟

تعد آليات التسعير “أوراكل” حجر أساس في أمان أنظمة الإقراض بالتمويل اللامركزي:

• هي المسؤولة عن توفير أسعار الأصول بدقة.
• أي خطأ في التسعير يمكن أن يتسبب في اقتراض دون ضمانات كافية أو فشل في عمليات التصفية.
• كثير من عمليات الاختراق الكبرى في دي فاي كانت بسبب مشاكل في آليات التسعير وليس في البروتوكول نفسه.

مستقبل التطوير بالذكاء الاصطناعي في دي فاي

هذه الحادثة تطرح أسئلة مهمة حول كيفية تطوير ومراجعة العقود الذكية التي يساعد في كتابتها الذكاء الاصطناعي. بينما يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع العمل، فإن الأنظمة المالية تحتاج إلى دقة رياضية لا تُخطئ. قد تحتاج عمليات المراجعة الأمنية في المستقبل إلى التركيز أكثر على التحقق من صحة المنطق الرقمي الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي.

الأسئلة الشائعة

س: ما الذي تسبب في خسارة منصة مون ويل؟
ج: تسبب خطأ في آلية التسعير “أوراكل” في عرض سعر عملة سي بي إيث بسعر 1 دولار بدلاً من 2200 دولار، مما سمح للمتطفلين بالاقتراض بسعر منخفض جداً وسحب الأموال.

س: ما هو الدور الذي لعبه الذكاء الاصطناعي في هذا الاختراق؟
ج: وفقاً للتقارير، تم إنشاء جزء من التعليمات البرمجية المسؤولة عن التسعير باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي، والذي أدخل خطأ رياضياً أدى إلى الكارثة.

س: ما الدرس المستفاد من هذه الحادثة لمستقبل التمويل اللامركزي؟
ج: تؤكد الحادثة على الحاجة إلى معايير مراجعة أمنية أكثر صرامة للتعليمات البرمجية التي يولدها الذكاء الاصطناعي، خاصة عندما تتعلق بالحسابات الرياضية الدقيقة وحساب الأسعار في الأنظمة المالية.