コードには常にバグが存在する。深いバグはかつて、発見に貴重で高価な人間の専門知識を必要としたため、隠れ続けていた——コードがきれいであることは関係なかった。 そのコストは今、急激に低下している。OpenAIとParadigmのEVMbenchでは、6か月前、最良のモデルがCode4renaの重要なバグの20％未満しか悪用できなかった。しかしGPT-5.3-Codexは今や70％を克服している。 しかし、2番目の数値をよく読んでほしい。フルコードベースにおけるそのリコール率はまだ約45％にとどまっている。AIは、問題がフラグされた後ならその穴を突き抜けるのは得意だが、プロトコル全体の中で、実際に重要である穴をどれか特定するのは苦手だ。前者は単純作業であり、後者は判断力である。 オンチェーンでは、この点がより重要だ。なぜなら、やり直しのボタンがないからだ。ハッキングされた銀行は資金を凍結して元に戻せるが、オンチェーンでは資金が移動した瞬間、クリーンな修正は不可能——それは分散化そのものを否定することになる。 そして2026年には、実際の資金流出がどこで起きているかが明らかになった。DeFiは年半ばまでに7億5千万ドル以上を失った。そのほとんどはAIが発見したコードバグではなかった。Kelp DAOは2億9200万ドルを失った——これはコードバグではなく、1-of-1の検証者が設定され、すべてのトランザクションが正当に見える中で偽のデータが入力されたためだ。Driftの2億8500万ドルはマルチシグのソーシャルエンジニアリングによる開示だった。StablRは発行キーが過度に集中していた。 これらはすべて、コードを読んだだけでは見つけられないものだ。プロトコルの構造を理解することでしか見つけられない——権限が広すぎる場所はどこか、ブリッジ検証者がどれほど脆弱か、オラクルの依存関係は妥当か、攻撃者が各経路から実際に得られる利益はどれほどか。AIは数百の疑わしい行を提示する。その中で、何ヶ月ものソーシャルエンジニアリングを要するものを見極めるのは、人間の判断である。 この状況下で監査は二つのレベルに分かれる。チェックリスト監査——既知のパターンに沿って一行ずつスキャンする——これはAIが数時間でこなすことができ、このレベルの価値は急速に下落している。一方、プロトコルの経済構造、信頼前提、実際の攻撃経路を理解できる人間はますます希少かつ高価になっている。バグ発見が安価になる中で、このような判断力こそが依然として希少であり、希少性が価格を決定する。 次期サイクルで価値のあるセキュリティ採用者は、AIが見つけたものを眺め、それが実際に資金を奪えるかどうかを判断できる人である。