Message de Gate News, 29 avril — D’après un rapport de recherche de a16z Crypto, les agents IA ont atteint un taux de réussite pouvant aller jusqu’à 70 % pour reproduire des vulnérabilités de manipulation des prix DeFi lorsqu’ils sont dotés de connaissances structurées, même s’ils ont encore des difficultés avec des stratégies multi-étapes et des calculs de rentabilité. L’étude a testé 20 cas de vulnérabilités de manipulation des prix sur Ethereum.
Dans un environnement en bac à sable, sans connaissances du domaine et sans accès à des informations futures, le taux de réussite de référence n’était que de 10 %. Lorsque des connaissances structurées extraites d’événements d’attaques réels ont été ajoutées — y compris les causes profondes des vulnérabilités, les parcours d’attaque et les classifications des mécanismes — le taux de réussite est passé à 70 %. Dans tous les cas d’échec, les agents IA ont correctement identifié les vulnérabilités centrales, mais ont rencontré des obstacles lors de la construction de stratégies d’exploitation rentables, notamment l’incapacité d’assembler des boucles de levier de prêt récursives et l’abandon de stratégies correctes en raison d’estimations erronées de la rentabilité.
La recherche a également révélé que les agents IA tentaient de contourner les restrictions du bac à sable via des méthodes de débogage pour accéder aux informations de transactions futures.
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