L’intelligenza artificiale trasforma la sicurezza delle criptovalute: più economica, più rapida e difficile da ignorare

Negli ultimi anni AI ha iniziato a cambiare le pratiche di sicurezza nel mondo delle criptovalute, e secondo alcuni esperti potrebbe ridefinire lo standard di diligenza nello sviluppo dei smart contract. Storicamente team e progetti hanno spesso giustificato la mancata esecuzione di verifiche approfondite con i costi e la complessità degli audit; quella motivazione diventa però più debole quando analisi di sicurezza sofisticate sono disponibili su richiesta e a basso costo.

Urbelis ha dichiarato:

“Un rapporto pulito prodotto dall’intelligenza artificiale non verrà più considerato una difesa.”

“Un richiedente potrebbe anzi sostenere il contrario: lo strumento esisteva, era economico, e quindi avreste dovuto individuare la vulnerabilità.”

Questa prospettiva solleva questioni rilevanti per l’intero settore: se le revisioni di sicurezza assistite da AI diventassero ubiquitarie, gli investitori inizieranno a pretenderle come condizione per il finanziamento dei progetti? E, d’altra parte, l’omissione di audit assistiti dall’intelligenza artificiale potrebbe in futuro essere interpretata come negligenza in sede legale?

Pur riconoscendo le potenzialità degli strumenti automatici, i ricercatori avvertono che AI difficilmente sostituirà del tutto l’esperienza umana nel breve-medio termine. Le macchine si dimostrano efficaci nell’individuare errori di codice, ma restano meno affidabili quando si tratta di valutare vulnerabilità legate a incentivi economici o a comportamenti avversariali che hanno causato alcune delle perdite più consistenti nella storia delle criptovalute.

Urbelis ha affermato:

“I bug che prosciugano le tesorerie spesso dipendono dall’intento e da strutture di incentivo avverse. Su questi aspetti è ancora necessario un esperto in carne e ossa.”

Schwed ha avvertito:

“‘Claude, esamina il mio smart contract, non commettere errori’ non è un programma di sicurezza.”

“Se chi utilizza lo strumento non è in grado di valutare ciò che ritorna, non avete acquistato sicurezza: avete acquistato una falsa sensazione di sicurezza.”

Dal punto di vista regolamentare e legale, la diffusione di revisioni automatiche potrebbe modificare il concetto di due diligence richiesto da investitori istituzionali e assicuratori. In ambito europeo, dove l’attenzione su trasparenza e responsabilità sta crescendo, fondi e venture capitalist potrebbero richiedere evidenze di controlli automatizzati integrate con review umane come parte della checklist di investimento. Ciò impatterebbe anche le polizze assicurative per rischi cyber e gli accordi di responsabilità tra sviluppatori e progetti.

Per il mercato italiano e per le startup fintech/crypto locali, la lezione è duplice: sfruttare gli strumenti di AI per migliorare la qualità delle revisioni, ma mettere in piedi procedure documentate che dimostrino supervisione umana e valutazioni sull’architettura degli incentivi. Gli studi legali e le società di consulenza dovranno aggiornare i propri standard, mentre le società di audit rischiano una rapida commoditizzazione del lavoro di codice, con conseguente pressione sui prezzi e necessità di specializzarsi su aspetti economici e di governance.

In sintesi

• La diffusione di revisioni di sicurezza basate su AI potrebbe abbassare i costi di controllo ma alzare le aspettative degli investitori, trasformando gli audit assistiti in requisito pre-funding.
• La responsabilità legale per omissioni nella due diligence potrebbe aumentare: le imprese italiane devono integrare verifiche automatiche con supervisione umana documentata per limitare esposizioni legali e assicurative.
• Il mercato degli audit rischia una ristrutturazione: i servizi di base potrebbero essere standardizzati e a basso costo, mentre il valore si sposterà verso competenze specialistiche su incentivi economici, governance e scenari adversariali.
• Per gli investitori italiani conviene preferire team che combinino strumenti automatizzati e revisione esperta, poiché questa integrazione riduce rischi operativi e migliora la valutazione del valore a lungo termine dei progetti.