AI fintech innovation

AI ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் பாதுகாப்பை எவ்வாறு மாற்றியமைக்கிறது: ஒரு முறை தணிக்கைகளில் இருந்து தொடர்ச்சியான சரிபார்ப்புக்கு

செயற்கை நுண்ணறிவு, கிரிப்டோ மற்றும் பரவலாக்கப்பட்ட நிதி துறை பில்லியன் கணக்கான டாலர் மதிப்புள்ள ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் குறியீட்டை பாதுகாக்கும் விதத்தை அடிப்படையிலேயே மாற்றி வருகிறது, மேலும் இந்த மாற்றத்தை எளிமையாக சுருக்கமாகக் கூறலாம்: நிலையான, ஒரு முறை தணிக்கைகள் இனி போதுமானதாக இல்லை, மேலும் தொடர்ச்சியான, AI-இயக்கப்பட்ட சரிபார்ப்பு 2026-ல் பிளாக்செயின் பாதுகாப்பிற்கான புதிய அடிப்படையாக மாறி வருகிறது. பல ஆண்டுகளாக, ஒரு நம்பகமான நிறுவனத்திடமிருந்து ஒரே ஒரு தணிக்கை அறிக்கை நிரந்தர அங்கீகார முத்திரையாக கருதப்பட்டு வந்தது. அந்த அனுமானம் இப்போது, ஒரு காண்ட்ராக்ட் நேரடியாக செயல்பாட்டுக்கு வந்த சில நாட்களுக்குள் புதிய பாதிப்புகளை கண்டறிய முடியும் AI-துரிதப்படுத்தப்பட்ட ஹேக்கிங் நுட்பங்களின் அழுத்தத்தால் சரிந்து வருகிறது.

இது முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததற்கான காரணம் கிரிப்டோ-மையக் குழுக்களைத் தாண்டி நீள்கிறது. டோக்கனைஸ் செய்யப்பட்ட சொத்துக்கள், ஸ்டேபிள்காயின்கள் மற்றும் ஆன்-செயின் கடன் நெறிமுறைகள் பாரம்பரிய நிதியியலுடன் அதிகளவில் இணைந்து செல்வதால், ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் குறியீட்டின் நேர்மை ஒரு பொதுவான நிதி அபாயமாக மாறியுள்ளது. அமெரிக்கா, ஐரோப்பிய ஒன்றியம் மற்றும் ஆசியா முழுவதும் உள்ள ஒழுங்குமுறையாளர்கள் இதை உன்னிப்பாக கவனித்து வருகின்றனர், ஏனெனில் ஒரே ஒரு பயன்படுத்தப்பட்ட பாதிப்பு நிமிடங்களில் பயனர் நிதிகளை அழித்து, பாரம்பரிய சந்தைகளில் வங்கி ஓட்டம் போன்று இணைக்கப்பட்ட நெறிமுறைகள் முழுவதும் தொற்றுநோயை தூண்டக்கூடும் என்பதை அவர்கள் அறிவார்கள்.

தொடர்ச்சியான சரிபார்ப்பை நோக்கிய இந்த மாற்றம், நிதி தொழில்நுட்பத் துறை முழுவதும் ஒரு பரந்த போக்கை பிரதிபலிக்கிறது, அங்கு rupiya.ai போன்ற தளங்கள் ஏற்கனவே காலமுறை சரிபார்ப்பு புள்ளிகளை நம்பியிருப்பதற்குப் பதிலாக நிகழ்நேரத்தில் அபாயத்தைக் கண்காணிக்க AI-இயக்கப்பட்ட பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. AI ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் பாதுகாப்பை மறுவடிவமைக்கும் விதத்தைப் புரிந்துகொள்வது, அடுத்த சில ஆண்டுகளில் ஃபின்டெக், சைபர் பாதுகாப்பு மற்றும் உலகளாவிய மூலதன சந்தைகள் எங்கு ஒன்றாக நகர்கின்றன என்பதற்கான ஒரு பயனுள்ள பார்வையை வழங்குகிறது.

ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் தணிக்கைகளையும் அவற்றின் வரம்புகளையும் புரிந்துகொள்ளுதல்

ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் தணிக்கை என்பது ஒரு கையேடு மற்றும் அரை-தானியங்கு மதிப்பாய்வு செயல்முறையாகும், இதில் பாதுகாப்பு ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஒரு நெறிமுறை தொடங்குவதற்கு முன், தர்க்க பிழைகள், மீண்டும் நுழைவு (reentrancy) பிழைகள், அணுகல் கட்டுப்பாடு குறைபாடுகள் மற்றும் பொருளாதார சுரண்டல்களுக்காக பிளாக்செயின் குறியீட்டை ஆராய்கின்றனர். வரலாற்று ரீதியாக, இந்த செயல்முறை ஒரு முறை நுழைவாயிலாக கருதப்பட்டு வந்துள்ளது: ஒரு திட்டம் தணிக்கையில் தேர்ச்சி பெற்று அறிக்கையை வெளியிட்டதும், பயனர்களும் முதலீட்டாளர்களும் பொதுவாக குறியீடு காலவரையின்றி பாதுகாப்பானது என்று கருதுகின்றனர். காண்ட்ராக்ட்கள் எளிமையாக இருந்து, தாக்குபவர்கள் குறைபாடுகளை கண்டறிய பெரும்பாலும் கையேடு குறியீடு மதிப்பாய்வையே நம்பியிருந்தபோது, அந்த அனுமானம் அர்த்தமுள்ளதாக இருந்தது.

பிரச்சனை என்னவென்றால், பெரும்பாலான ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட்கள் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட பிறகு நிலையானதாக இருப்பதில்லை. நெறிமுறைகள் மேம்படுத்தப்படுகின்றன, புதிய தொகுதிகள் இணைக்கப்படுகின்றன, நிர்வாக அளவுருக்கள் மாறுகின்றன, மேலும் காண்ட்ராக்ட்கள் தொகுப்புத்திறன் மூலம் மற்ற தணிக்கை செய்யப்படாத காண்ட்ராக்ட்களுடன் அதிகளவில் தொடர்பு கொள்கின்றன. இந்த ஒவ்வொரு மாற்றமும் அசல் தணிக்கை உள்ளடக்கிய தாக்குதல் மேற்பரப்பை மீண்டும் திறக்கிறது. பல ஆண்டுகள் முந்தைய ஒரு அறிக்கை, இப்போது அதன் அசல் வடிவத்தில் இல்லாத ஒரு பதிப்பு குறியீட்டை உண்மையில் விவரிக்கிறது, எனினும் பல பயனர்கள் இன்னும் அதை பாதுகாப்பின் தற்போதைய சான்றாக கருதுகின்றனர்.

இதற்கு மேலாக, நவீன DeFi-யின் மிகுந்த சிக்கலான தன்மையும் உள்ளது, அங்கு ஒரே ஒரு பரிவர்த்தனை சில வினாடிகளில் ஐந்து அல்லது ஆறு வெவ்வேறு நெறிமுறைகள் வழியாக செல்லக்கூடும். ஒரு காண்ட்ராக்டை தனிமையில் மதிப்பாய்வு செய்யும் தணிக்கையாளர்கள், அது நேரடி, விரோத நிலைமைகளில் டஜன் கணக்கான மற்றவற்றுடன் இணைக்கப்படும்போது எவ்வாறு நடந்துகொள்ளும் என்பதை பெரும்பாலும் முன்கூட்டியே அறிய முடியாது. இதுவே AI-இயக்கப்பட்ட, தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு கருவிகள் இப்போது மூட எழுப்பப்பட்டு வரும் இடைவெளியாகும்.

இது இப்போது ஏன் முக்கியமானது

2026-ல், ஆன்-செயின் நிதியியல் இப்போது மிகவும் பரந்த மற்றும் பொதுவான மூலதன குளத்தை தொடுவதால், ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் பாதுகாப்பு தொடர்பான பணயம் கூர்மையாக அதிகரித்துள்ளது. டோக்கனைஸ் செய்யப்பட்ட கருவூல தயாரிப்புகள், ஸ்டேபிள்காயின் இருப்புக்கள் மற்றும் நிறுவன DeFi வால்ட்கள் மொத்தமாக பத்து பில்லியன் கணக்கான டாலர்களை வைத்திருக்கின்றன, மேலும் ஒரே ஒரு சுரண்டப்பட்ட காண்ட்ராக்ட் ஒரு நடுத்தர அளவிலான வங்கி தோல்வியின் அளவில் இழப்புகளை ஏற்படுத்தக்கூடும். பாரம்பரிய நிதியியலைப் போலல்லாமல், அதிர்ச்சியை உள்வாங்க வைப்பு காப்பீடு அல்லது மத்திய அதிகாரம் பெரும்பாலும் இருப்பதில்லை, இது அடிப்படை குறியீட்டின் பாதுகாப்பை வைப்பாளர்களுக்கு ஒரு நேரடி நிதி அபாயமாக மாற்றுகிறது.

அதே நேரத்தில், தலைமுறை AI, பாதிப்புகளைக் கண்டறிந்து சுரண்டுவதற்கான திறன் தடையை கணிசமாகக் குறைத்துள்ளது. தாக்குபவர்கள் இப்போது பெரிய மொழி மாதிரிகளையும் தானியங்கு ஃபஸ்ஸிங் கருவிகளையும் பயன்படுத்தி திறந்த மூல காண்ட்ராக்ட் குறியீட்டை எந்த மனித தணிக்கை குழுவும் பொருந்த முடியாத வேகத்தில் பலவீனங்களுக்காக ஸ்கேன் செய்யலாம். ஒரு பாரம்பரிய தணிக்கையின் பயனுள்ள ஆயுட்காலம் பல மாதங்களிலிருந்து சில நேரங்களில் சில வாரங்கள் மட்டுமே என்று சுருங்கியுள்ளதாக சைபர் பாதுகாப்பு ஆராய்ச்சியாளர்கள் எச்சரித்துள்ளனர், ஏனெனில் AI கருவிகள் புதிய குறியீடு வெளியிடப்பட்டவுடன் கிட்டத்தட்ட ஒரு புதிய சுரண்டல் பாதையைக் கண்டறிய முடியும்.

இந்த சுருக்கப்பட்ட காலவரிசை, நெறிமுறை குழுக்கள், காப்பீட்டாளர்கள் மற்றும் ஒழுங்குமுறையாளர்கள் அனைவரும் மறுசிந்தனை செய்ய வேண்டிய நிர்ப்பந்தத்தை ஏற்படுத்துகிறது. DeFi நெறிமுறைகளை உள்ளடக்கிய காப்பீட்டு வழங்குநர்கள், தங்கள் பிரீமியங்களில் தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பை மதிப்பிட தொடங்கியுள்ளனர், இது ஒரு பாரம்பரிய ஒரு முறை தணிக்கையை மட்டுமே நம்பியிருக்கும் திட்டங்களை திறம்பட தண்டிக்கிறது. அன்றாட முதலீட்டாளர்களுக்கு, இதன் பொருள் ஒரு திட்டத்தின் இணையதளத்தில் பழைய தணிக்கை பேட்ஜ் இருப்பது தொடர்ச்சியான பாதுகாப்புக்கான நம்பகமான அறிகுறியாக இருக்காது என்பதுதான்.

AI இந்தத் துறையை எவ்வாறு மாற்றியமைக்கிறது

வரிசைப்படுத்தப்பட்ட குறியீடு, மெம்பூல் பரிவர்த்தனைகள் மற்றும் நிர்வாக முன்மொழிவுகளை முரண்பாடுகளுக்காக தொடர்ச்சியாக ஸ்கேன் செய்யும் எப்போதும்-இயங்கும் கண்காணிப்பு அமைப்புகள் மூலம் AI ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் பாதுகாப்பை மறுவடிவமைத்து வருகிறது. வரலாற்று சுரண்டல் தரவின் மீது பயிற்சி பெற்ற இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள், நிதிகள் உண்மையில் வடிகட்டப்படுவதற்கு முன், பெரும்பாலும் ஒரு சந்தேகத்திற்குரிய பரிவர்த்தனை ஆன்-செயினில் தோன்றிய சில வினாடிகளுக்குள், மீண்டும் நுழைவு தாக்குதல்கள், ஃபிளாஷ் கடன் கையாளுதல் அல்லது ஆரக்கிள் விலை கையாளுதல் தொடர்பான வடிவங்களைக் குறிக்க முடியும். இந்த நிகழ்நேர கண்டறிதல் திறன் 2020-களின் தொடக்கத்தில் தொழிலில் ஆதிக்கம் செலுத்திய தணிக்கை-பின்னர்-மறந்துவிடு மாதிரியிலிருந்து ஒரு அடிப்படை விலகலாகும்.

கண்காணிப்பைத் தாண்டி, தலைமுறை AI இப்போது வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன்னும் பின்னும் ஒரு காண்ட்ராக்டுக்கு எதிராக ஆயிரக்கணக்கான விரோத தாக்குதல் காட்சிகளை உருவகப்படுத்த பயன்படுத்தப்படுகிறது, இந்த நடைமுறை சில நேரங்களில் தொடர்ச்சியான ஃபஸ்ஸிங் என்று அழைக்கப்படுகிறது. இந்த அமைப்புகள் மனித தணிக்கையாளர்கள் கையேடாக நினைக்க வாய்ப்பில்லாத எட்ஜ்-கேஸ் உள்ளீடுகளை தானாகவே உருவாக்க முடியும், இது சிக்கலான பல-காண்ட்ராக்ட் தொடர்புகளில் மறைந்திருக்கும் நுட்பமான தர்க்க குறைபாடுகளை வெளிக்கொணர்கிறது. சில பாதுகாப்பு நிறுவனங்களும் தொழில்நுட்பம் அறியாத முதலீட்டாளர்கள் விரைவாகப் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய எளிய-மொழி அபாய மதிப்பெண்களாக தணிக்கை கண்டுபிடிப்புகளை மொழிபெயர்க்க AI-ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.

இது பல முதலீட்டாளர்கள் இப்போது கேட்கும் ஒரு பரந்த கேள்வியுடன் நேரடியாக இணைகிறது: AI ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் பாதிப்புகளை அவை சுரண்டப்படுவதற்கு முன்பே கணிக்க முடியுமா, அவற்றை பின்னர் கண்டறிவதற்குப் பதிலாக? தாக்குபவர்கள் தொடர்பில்லாதவை போல் தோன்றும் நெறிமுறை நடத்தைகளை எவ்வளவு படைப்பாற்றலுடன் இணைக்கின்றனர் என்பதைக் கருத்தில் கொண்டு, முழு கணிப்பு இன்னும் கடினமாக இருந்தாலும், AI மாதிரிகள் வெளிப்பாட்டு சாளரத்தை அர்த்தமுள்ள வகையில் குறைக்க முடியும் என்பதற்கு ஆரம்பகால ஆதாரங்கள் தெரிவிக்கின்றன. இருப்பினும், பயணத்தின் திசை பின்-சம்பவ தடயவியலைவிட தடுப்பை நோக்கியே தெளிவாக உள்ளது.

நிஜ உலக உலகளாவிய உதாரணங்கள்

அமெரிக்காவில், பல நிறுவன பாதுகாப்பு வழங்குநர்கள் இப்போது டோக்கனைஸ் செய்யப்பட்ட சொத்து தளங்களைக் காப்பீடு செய்வதற்கான நிபந்தனையாக தொடர்ச்சியான AI-அடிப்படையிலான காண்ட்ராக்ட் கண்காணிப்பை கோருகின்றனர், இது பாரம்பரிய வங்கியியலில் இருந்து அபாய மேலாண்மை நடைமுறைகளை பொதுவான நிதி உள்கட்டமைப்பு எவ்வாறு மாற்றியமைத்து வருகிறது என்பதை பிரதிபலிக்கிறது. ஐரோப்பாவில், மார்க்கெட்ஸ் இன் கிரிப்டோ-அசெட்ஸ் கட்டமைப்பை செயல்படுத்தும் ஒழுங்குமுறையாளர்கள், ஒரு தனி வரலாற்று தணிக்கை அறிக்கையை போதுமான ஆவணமாக ஏற்றுக்கொள்வதற்குப் பதிலாக ஸ்டேபிள்காயின் வழங்குநர்களுக்கு தொடர்ச்சியான பாதுகாப்பு சான்றுகளை கோர விருப்பம் தெரிவித்துள்ளனர்.

ஆசியாவில், சிங்கப்பூர் மற்றும் தென் கொரியாவில் உள்ள பல முக்கிய பரிமாற்றங்கள் AI-இயக்கப்பட்ட காண்ட்ராக்ட் ஸ்கேனிங்கை தங்கள் டோக்கன் பட்டியலிடல் செயல்முறைகளில் நேரடியாக ஒருங்கிணைத்துள்ளன, ஆரம்ப பட்டியலிடல் ஒப்புதலுக்குப் பிறகும் குறியீடு மாற்றங்கள் புதிய அபாய சமிக்ஞைகளை தூண்டும் திட்டங்களை தானாகவே குறிக்கின்றன. இது ஒரு முறை சரிபார்ப்பு புள்ளிக்குப் பதிலாக ஒரு தொடர்ச்சியான தணிக்கை தரத்தை திறம்பட உருவாக்கியுள்ளது, மேலும் இது புதிதாக கண்டறியப்பட்ட பாதிப்புகளுடன் தொடர்புடைய பொது வெளியீடு தாமதங்களை ஏற்கனவே தடுத்துள்ளது.

DeFi சுற்றுச்சூழல் அமைப்பிற்குள், பல முக்கிய கடன் மற்றும் வழித்தோன்றல் நெறிமுறைகள் AI-அடிப்படையிலான கண்காணிப்பு டாஷ்போர்டுகளை ஏற்றுக்கொண்டுள்ளன, இது முரண்பாடான காண்ட்ராக்ட் நடத்தையின் சில நிமிடங்களுக்குள் டெவலப்பர் குழுக்களை எச்சரிக்கிறது, இது முன்பு இதேபோன்ற பிரச்சனைகளை கையேடு மதிப்பாய்வு கண்டறிய பல நாட்கள் அல்லது வாரங்கள் எடுத்ததை விட ஒரு பெரிய முன்னேற்றமாகும். இந்த நிஜ உலக வரிசைப்படுத்தல்கள், தொடர்ச்சியான சரிபார்ப்பு இனி கோட்பாட்டளவில் இல்லை என்பதை விளக்குகின்றன; இது ஏற்கனவே முக்கிய நிதி மையங்கள் முழுவதும் அர்த்தமுள்ள அளவில் இயங்கி வருகிறது.

நடைமுறை நிதி குறிப்புகள்

எந்த DeFi நெறிமுறை அல்லது டோக்கனைஸ் செய்யப்பட்ட சொத்து தளத்தையும் மதிப்பிடும் முதலீட்டாளர்கள், ஒரு தணிக்கை தேதியை பாதுகாப்பு உத்தரவாதமாக அல்லாமல் ஒரு காலாவதி எச்சரிக்கையாக கருத வேண்டும். ஒரு திட்டம் அதன் அசல் தணிக்கை அறிக்கைக்கு கூடுதலாக தொடர்ச்சியான, AI-உதவியுடன் கூடிய கண்காணிப்பின் சான்றுகளை வெளியிடுகிறதா என்பதை எப்போதும் சரிபார்க்கவும், மேலும் தொடங்கியதிலிருந்து பல குறியீடு மாற்றங்கள் இருந்தபோதிலும் தங்கள் பாதுகாப்பு ஆவணங்களை புதுப்பிக்காத நெறிமுறைகளிடம் எச்சரிக்கையாக இருங்கள்.

ஒரே ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்டில் மூலதனத்தை குவிப்பதற்குப் பதிலாக பல நெறிமுறைகள் முழுவதும் வெளிப்பாட்டை பன்முகப்படுத்துவதும் மதிப்புள்ளது, ஏனெனில் மிகவும் கடுமையாக கண்காணிக்கப்படும் குறியீடு கூட விலை ஆரக்கிள்கள் போன்ற வெளிப்புற சார்புகளிலிருந்து மீதமுள்ள அபாயத்தை சுமக்கலாம். rupiya.ai போன்ற தளங்களில் பரந்த நிதி கண்காணிப்புக்குப் பயன்படுத்தப்படும் பகுப்பாய்வு அணுகுமுறையை ஒத்த, நிகழ்நேர அபாய மதிப்பெண்களை திரட்டும் கருவிகள், சில்லறை முதலீட்டாளர்கள் தங்களுக்கு ஆழமான தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம் தேவையின்றி மேலும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவும்.

இறுதியாக, முதலீட்டாளர்கள் ஒரு திட்டத்தின் குழு வெளிப்படுத்தப்பட்ட பாதிப்புகளுக்கு எவ்வளவு விரைவாக பதிலளிக்கிறது என்பதில் கவனம் செலுத்த வேண்டும், ஏனெனில் பதில் வேகம் இப்போது அசல் தணிக்கை நிறுவனத்தின் வயது அல்லது கௌரவத்தை விட பெரும்பாலும் ஒரு சிறந்த பாதுகாப்பு அறிகுறியாகும். சில மணிநேரங்களுக்குள் பிரச்சனைகளை சரிசெய்து வெளிப்படையாக தொடர்பு கொள்ளும் ஒரு நெறிமுறை, பெயருக்கு மட்டுமே சார்ந்திருப்பதை விட பொதுவாக ஒரு வலுவான நீண்ட கால பந்தயமாகும்.

எதிர்கால கண்ணோட்டம்

அடுத்த சில ஆண்டுகளில், தொடர்ச்சியான AI-அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பு, தீவிரமான DeFi மற்றும் டோக்கனைசேஷன் திட்டங்களிடையே ஒரு போட்டி வேறுபாடாக அல்லாமல் ஒரு நிலையான எதிர்பார்ப்பாக மாறுவதற்கான வாய்ப்பு உள்ளது. பாரம்பரிய வங்கியியலில் சைபர் பாதுகாப்பு காலமுறை ஊடுருவல் சோதனைகளிலிருந்து நிகழ்நேர மோசடி கண்டறிதல் அமைப்புகளுக்கு பரிணமித்தது போலவே, ஸ்மார்ட் காண்ட்ராக்ட் பாதுகாப்பும் தாக்குபவர் நுணுக்கமும் பொதுவான மூலதன உள்வரவும் இரண்டாலும் இயக்கப்பட்டு அதே பாதையை பின்பற்றுவதாகத் தெரிகிறது.

காப்பீட்டு சந்தைகள், ஒழுங்குமுறையாளர்கள் மற்றும் நிறுவன முதலீட்டாளர்கள் அனைவரும், வரலாற்று ஆவணமாக்கல் மட்டும் அல்லாமல், நிரூபிக்கக்கூடிய, தொடர்ச்சியான பாதுகாப்பு கண்காணிப்பின் மீது மூலதன அணுகலை நிபந்தனைப்படுத்துவதன் மூலம் இந்த போக்கை மேலும் தள்ள எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. காலப்போக்கில், இது கிரெடிட் ரேட்டிங்குகளைப் போலவே செயல்படும் நிலையான, AI-உருவாக்கப்பட்ட பாதுகாப்பு மதிப்பெண்களை உருவாக்கக்கூடும், இது முதலீட்டாளர்கள் நீளமான தொழில்நுட்ப தணிக்கை அறிக்கைகளை படிக்காமல் ஒரு பார்வையில் நெறிமுறை அபாயத்தை ஒப்பிட அனுமதிக்கிறது.

2026-ல் ஒழுங்குமுறை சவால்கள்

தொடர்ச்சியான சரிபார்ப்பு தேவைகளை முறைப்படுத்துவதில் ஒழுங்குமுறையாளர்கள் ஒரு உண்மையான இக்கட்டான நிலையை எதிர்கொள்கின்றனர், ஏனெனில் ஒரு நிலையான தணிக்கை அறிக்கையைப் போலல்லாமல், ஒரு AI கண்காணிப்பு அமைப்பின் செயல்திறன் அதன் பயிற்சி தரவின் தரம் மற்றும் அதன் எச்சரிக்கைகளின் அடிப்படையில் செயல்படும் குழுவின் பதிலளிக்கும் திறன் ஆகியவற்றைப் பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. இது போன்ற நகரும் இலக்கைச் சுற்றி அமல்படுத்தக்கூடிய விதிகளை எழுதுவது, ஒரு முறை தணிக்கை சரிபார்ப்புப் பட்டியலை கட்டாயமாக்குவதை விட கணிசமாக கடினமானது, மேலும் பல அதிகார வரம்புகள் புத்தாக்கத்தை பலவீனப்படுத்தாமல் இத்தகைய தேவைகளை எவ்வாறு கட்டமைப்பது என்பது குறித்து இன்னும் விவாதித்து வருகின்றன.

பொறுப்பு பற்றிய கேள்வியும் உள்ளது: ஒரு AI கண்காணிப்பு அமைப்பு ஒரு சுரண்டலை பிடிக்கத் தவறினால், நெறிமுறை குழு, பாதுகாப்பு விற்பனையாளர் மற்றும் AI வழங்குநர் ஆகியோருக்கு இடையே பொறுப்பு பகிரப்படுகிறதா? தெளிவான பதில்கள் இன்னும் அரிதாகவே உள்ளன, மேலும் இந்த தெளிவின்மை 2026-ன் மீதமுள்ள காலம் மற்றும் 2027 வரை அமெரிக்கா, EU மற்றும் முக்கிய ஆசிய நிதி மையங்களில் கொள்கை விவாதங்களை வடிவமைக்கும் வாய்ப்புள்ளது.