Gate Research: Vibe Coding, Apakah Solusi Efisiensi atau Ancaman Keamanan?

2026-01-15 10:34:22

Lanjutan

Makalah ini mengulas *Vibe Coding*, yaitu praktik pemrograman yang didorong oleh intent bahasa alami, ditandai dengan proses coba-coba yang cepat dan validasi berorientasi hasil, sekaligus melakukan analisis sistematis atas peningkatan efisiensi dan risiko keamanan dalam pengembangan aplikasi blockchain. Berdasarkan data empiris dari berbagai sumber, praktik pengembangan yang memanfaatkan Vibe Coding terbukti mampu memperpendek siklus pengembangan secara signifikan, meningkatkan output per satuan tenaga kerja, serta membantu mengurangi hambatan masuk tinggi dan durasi pengembangan panjang yang umum terjadi pada proyek blockchain. Temuan ini mengukuhkan manfaat efisiensi nyata dari pengembangan berbasis AI.

Abstrak

Vibe Coding merupakan praktik pemrograman yang menjadikan maksud dalam bahasa alami sebagai input utama, di mana sistem kecerdasan buatan secara otomatis membangun struktur kode tingkat sistem dan validasi utama dilakukan melalui uji coba cepat yang berorientasi hasil.
Berbagai penelitian menunjukkan bahwa alat pemrograman AI mampu meningkatkan kecepatan pembuatan kode, waktu penyelesaian tugas, serta kepuasan subjektif pengembang secara signifikan.
Dengan mengurangi kedalaman pemahaman kode dan ketelitian verifikasi, Vibe Coding memperbesar risiko keamanan pada sistem blockchain, di mana kode bersifat tidak dapat diubah dan langsung terkait aset bernilai tinggi.
Pada lingkungan blockchain berisiko tinggi, Vibe Coding lebih tepat digunakan untuk prototipe, implementasi logika non-inti, dan pengembangan eksperimental, bukan untuk logika inti smart contract yang mengendalikan aset bernilai besar secara langsung.
Peningkatan efisiensi melalui Vibe Coding harus diimbangi dengan audit keamanan yang lebih ketat, verifikasi formal, serta mekanisme pengujian guna menutupi penurunan kedalaman pemahaman kode selama proses pengembangan.
Di tengah sensitivitas teknologi blockchain, isu utama bukan sekadar penggunaan Vibe Coding, melainkan kemampuan menjaga penahanan dan tata kelola risiko saat mengejar efisiensi.

Pendahuluan

1.1 Latar Belakang Penelitian

Beberapa tahun terakhir, Large Language Models (LLM) semakin banyak digunakan dalam rekayasa perangkat lunak, memunculkan paradigma pemrograman baru yang memungkinkan kode dihasilkan dari bahasa alami. Pengembang kini tidak lagi bergantung sepenuhnya pada penulisan kode baris per baris; mereka dapat mendeskripsikan fungsi target, perilaku sistem, atau tujuan desain, lalu sistem kecerdasan buatan secara otomatis menghasilkan kode yang dapat dieksekusi. Praktik pemrograman yang menekankan umpan balik cepat dan perbaikan iteratif serta dipandu prinsip “terasa benar” ini kini dikenal di industri sebagai Vibe Coding.

Dibandingkan rekayasa perangkat lunak konvensional, Vibe Coding menurunkan hambatan masuk pemrograman, mempercepat pembuatan prototipe dan implementasi fitur, serta telah diadopsi luas oleh startup, pengembang individu, dan skenario eksperimen cepat. Namun, paradigma ini juga mengurangi pemahaman pengembang terhadap detail implementasi tingkat rendah, kondisi batas, dan jalur eksekusi khusus, sehingga memunculkan perdebatan tentang kualitas kode, keamanan, dan tanggung jawab.

Sistem blockchain—terutama aplikasi terdesentralisasi (DApp) berbasis smart contract—menjadi konteks yang sangat menantang bagi penerapan Vibe Coding. Di satu sisi, pengembangan blockchain menghadapi hambatan teknis tinggi, siklus pengembangan panjang, serta biaya audit yang besar. Secara teori, Vibe Coding dapat meningkatkan efisiensi dan mempercepat inovasi. Namun, setelah kode blockchain dideploy, modifikasinya sangat sulit dan sering kali langsung mengendalikan aset digital bernilai tinggi; setiap celah keamanan berpotensi menimbulkan kerugian ekonomi yang tidak dapat dipulihkan. Dalam konteks ini, paradigma yang mengurangi “kedalaman pemahaman kode” pengembang dapat memperbesar risiko sistemik.

Vibe Coding pun memiliki sifat paradoks dalam dunia blockchain: bisa menjadi “obat” bagi hambatan efisiensi pengembangan, namun juga berpotensi menjadi “racun” yang mengancam keamanan sistem.

1.2 Pertanyaan Penelitian

Meski riset pemrograman berbantuan AI berkembang pesat, literatur yang ada lebih banyak membahas peningkatan produktivitas, pengalaman pengembang, dan skenario rekayasa perangkat lunak umum, namun kurang menyoroti dampaknya pada sistem berisiko tinggi dan tidak dapat diubah. Terutama di lingkungan blockchain—di mana “Code is Law”—masih belum jelas apakah Vibe Coding mengubah struktur dan distribusi risiko, dan bukti empiris yang sistematis masih minim.

Makalah ini berfokus pada pertanyaan inti berikut:

Efisiensi: Apakah Vibe Coding secara signifikan mempercepat siklus pengembangan, menurunkan biaya tenaga kerja, dan mempercepat peluncuran aplikasi blockchain?
Keamanan: Pada smart contract dan infrastruktur blockchain, apakah kode yang dihasilkan dan dideploy secara cepat lebih rentan, lebih cepat diserang, atau menyebabkan kerugian ekonomi lebih besar?
Struktur: Apakah peningkatan efisiensi pengembangan berkorelasi secara statistik dengan peningkatan risiko keamanan? Apakah keduanya membentuk trade-off “efisiensi–keamanan”?
Implikasi rekayasa dan tata kelola: Mengingat Vibe Coding sulit dihindari dalam praktik, bagaimana sistem blockchain sebaiknya merancang mekanisme teknis, prosedural, dan institusional untuk memitigasi risikonya?

1.3 Metodologi Penelitian dan Gambaran Data

Untuk menjawab pertanyaan di atas, makalah ini mengadopsi pendekatan empiris berbasis data, memadukan statistik deskriptif, analisis komparatif, dan korelasi untuk menelaah dampak Vibe Coding dalam blockchain secara sistematis.

Studi ini mengintegrasikan data berikut:

Data insiden keamanan blockchain: meliputi data deret waktu jumlah kerentanan smart contract, frekuensi serangan, dan besaran kerugian finansial;
Data repositori open-source: untuk menganalisis struktur kode smart contract, pola commit, siklus pengembangan, serta membangun indikator proxy praktik Vibe Coding;
Data laporan audit smart contract: untuk membandingkan kepadatan kerentanan dan tingkat kelulusan audit di bawah paradigma pengembangan berbeda;
Data pengembangan proyek blockchain: untuk mengukur efisiensi pengembangan, ukuran tim, dan waktu peluncuran.

Karena penggunaan alat pemrograman AI belum dapat diamati langsung, makalah ini menggunakan indikator tidak langsung seperti kemiripan kode, perilaku commit, dan ritme pengembangan untuk memperkirakan prevalensi praktik Vibe Coding. Studi ini menekankan korelasi statistik dan tren struktural, bukan penilaian kausal pada proyek atau perilaku pengembang secara individual.

Definisi Vibe Coding

2.1 Definisi Konseptual Vibe Coding

Dengan semakin meluasnya penggunaan model bahasa berskala besar dalam rekayasa perangkat lunak, praktik pengembangan baru yang didorong pembuatan kode dari bahasa alami mulai berkembang. Walaupun “Vibe Coding” bukan istilah akademis yang terdefinisi ketat, karakteristiknya dalam praktik rekayasa telah membentuk pergeseran paradigma pemrograman yang nyata.

Dalam makalah ini, Vibe Coding didefinisikan sebagai:

Praktik pemrograman yang menjadikan maksud dalam bahasa alami sebagai input utama, di mana sistem kecerdasan buatan secara otomatis membangun struktur kode tingkat sistem dan validasi utama dilakukan melalui uji coba cepat serta kegunaan fungsional.

Pada paradigma ini, pengembang tidak lagi menganggap konstruksi bertahap, penalaran formal, dan pemahaman penuh atas logika kode sebagai syarat mutlak. Mereka mendekati fungsi target melalui siklus iteratif “generate–run–revise”. Kebenaran kode lebih ditentukan oleh kecocokan perilaku runtime dengan ekspektasi, bukan verifikasi sistematis atas detail implementasi, kondisi batas, dan jalur eksekusi khusus.

2.2 Pembedaan Vibe Coding dari Paradigma Pemrograman Terkait

Agar tidak terjadi kebingungan konsep, Vibe Coding perlu dibedakan dari paradigma pengembangan perangkat lunak yang sudah ada.

2.2.1 Pembedaan dari Pemrograman Berbantuan AI

Pemrograman berbantuan AI umumnya berasumsi bahwa pengembang tetap menjadi pihak utama yang memahami dan mengendalikan logika kode, sedangkan AI berperan sebagai pelengkap, pendeteksi kesalahan, atau pengoptimal implementasi lokal. Dalam paradigma ini, arsitektur sistem dan logika inti tetap dirancang serta diatur oleh pengembang manusia.

Sebaliknya, pada Vibe Coding, sistem AI sering langsung terlibat dalam pembuatan struktur kode tingkat sistem, sementara pengembang lebih berperan sebagai validator dan reviser. Perbedaan ini menghasilkan distribusi risiko yang berbeda: kesalahan pada pemrograman berbantuan AI umumnya bersifat lokal, sedangkan pada Vibe Coding cenderung sistemik dan berantai.

2.2.2 Pembedaan dari Pengembangan Low-Code / No-Code

Platform low-code dan no-code menurunkan hambatan pemrograman melalui komponen grafis, template tetap, dan lingkungan pengembangan yang sangat terbatas. Keamanan dan kepatuhan dijamin oleh mekanisme bawaan platform, namun pendekatan ini mengorbankan fleksibilitas dan skalabilitas.

Vibe Coding tidak bergantung pada template tetap atau platform tertutup, melainkan memanfaatkan kemampuan generalisasi model bahasa berskala besar untuk menghasilkan struktur kode yang sangat fleksibel. Fitur ini membuatnya jauh lebih ekspresif dibanding platform low-code, namun juga tidak memiliki batasan keamanan dan disiplin rekayasa bawaan seperti pada platform tersebut.

2.2.3 Pembedaan dari Pengembangan Agile

Agile development menekankan iterasi, umpan balik, dan pengiriman berkelanjutan, dengan asumsi bahwa tim pengembang memahami arsitektur sistem dan logika inti. Vibe Coding melangkah lebih jauh dengan mengalihkan sebagian beban kognitif rekayasa ke sistem pembuatan kode otomatis, sehingga kecepatan iterasi tidak lagi linear dengan kemampuan manusia memahami kompleksitas sistem.

Vibe Coding bukan sekadar ekstensi metodologi agile, melainkan praktik pengembangan yang membawa perubahan mendasar pada struktur kognitif rekayasa perangkat lunak.

2.3 Karakteristik Rekayasa dan Struktur Risiko Pengembangan Blockchain

Sistem blockchain, terutama aplikasi terdesentralisasi berbasis smart contract, memiliki karakteristik rekayasa yang berbeda secara fundamental dari perangkat lunak tradisional.

Setelah kode smart contract dideploy ke jaringan blockchain, biasanya sangat sulit atau bahkan mustahil untuk dimodifikasi atau dibatalkan. Ketidakberbalikan ini menyebabkan cacat dapat bertahan lama dan terus-menerus terekspos pada lingkungan yang penuh ancaman.

Kode blockchain sering langsung mengendalikan aset digital bernilai ekonomi. Kerentanan keamanan bukan sekadar kesalahan fungsi, melainkan bisa dieksploitasi aktif untuk keuntungan finansial. Studi sebelumnya menunjukkan bahwa cacat logika, salah konfigurasi izin, dan kesalahan manajemen state pada smart contract adalah penyebab utama insiden keamanan besar. Selain itu, sistem blockchain beroperasi di lingkungan yang sangat adversarial: penyerang dapat terus memantau state on-chain, meniru strategi serangan, dan mengotomatiskan eksekusi, sehingga tahap awal deployment menjadi periode risiko yang sangat terpusat.

Kombinasi karakteristik ini membentuk lingkungan rekayasa yang sangat sensitif terhadap kualitas dan keamanan kode, di mana paradigma pengembangan yang mengurangi kedalaman pemahaman kode atau ketelitian verifikasi dapat memperbesar risiko sistemik.

2.4 Tinjauan Pustaka Terkait

Berbagai studi menunjukkan bahwa alat pemrograman AI mampu meningkatkan kecepatan pembuatan kode, waktu penyelesaian tugas, dan kepuasan pengembang secara signifikan. Temuan ini mendukung keunggulan efisiensi Vibe Coding. Namun, sebagian besar literatur berfokus pada tugas pengembangan jangka pendek atau eksperimen terkontrol, dan kurang membahas dampak jangka panjang terhadap pemeliharaan dan keamanan sistem kompleks.

Penelitian keamanan blockchain lebih menyoroti klasifikasi kerentanan, analisis pola serangan, dan desain mekanisme pertahanan, membentuk kerangka teori keamanan smart contract yang matang. Namun, literatur yang ada jarang membahas bagaimana paradigma pengembangan memengaruhi distribusi kerentanan dan struktur risiko, serta minim studi empiris tentang praktik pengembangan berbasis AI.

Secara ringkas, riset saat ini masih memiliki beberapa celah penting:

Kurangnya konseptualisasi sistematis Vibe Coding sebagai paradigma pemrograman baru;
Kurangnya analisis empiris pada skenario blockchain berisiko tinggi;
Kurangnya kerangka kuantitatif terpadu yang mempertimbangkan efisiensi dan risiko keamanan secara bersamaan.

Makalah ini bertujuan mengisi celah tersebut dengan analisis data multi-sumber untuk menelaah hubungan struktural antara efisiensi dan risiko keamanan Vibe Coding dalam pengembangan blockchain, serta memberikan bukti empiris bagi praktik rekayasa dan tata kelola.

Metodologi Penelitian

3.1 Desain Penelitian

Makalah ini menggunakan pendekatan empiris kuantitatif untuk menganalisis dampak efisiensi Vibe Coding dalam pengembangan blockchain dan potensi risiko keamanannya secara sistematis. Karena praktik Vibe Coding tidak dapat diamati langsung, studi ini membangun variabel proxy kuantitatif untuk memperkirakan karakteristiknya dan menelaah hubungan statistik dengan indikator risiko keamanan.

Desain penelitian secara keseluruhan meliputi:

Membangun indikator kuantitatif yang mencerminkan efisiensi pengembangan blockchain dan karakteristik pembuatan kode;
Menyusun sampel tingkat proyek–kontrak dari data multi-sumber;
Menggunakan statistik deskriptif dan analisis komparatif untuk menelaah tren keseluruhan;
Menerapkan analisis korelasi untuk menguji hubungan struktural antara efisiensi pengembangan dan risiko keamanan.

Makalah ini menekankan korelasi statistik dan tren sistemik, bukan klaim kausal yang kuat terhadap alat atau mekanisme tertentu.

3.2 Sumber Data

3.2.1 Data Insiden Keamanan Blockchain

Data insiden keamanan digunakan untuk mengukur risiko keamanan yang dapat diamati pada sistem blockchain, meliputi waktu serangan smart contract, jenis serangan, dan skala kerugian ekonomi.

Dataset ini memuat bidang inti berikut:

Tanggal kejadian serangan
Identitas proyek atau kontrak
Kategori kerentanan
Jumlah kerugian finansial

3.2.2 Data Repositori Open-Source

Studi ini memilih proyek blockchain dengan repositori kode publik dan mengumpulkan kode smart contract serta riwayat commit. Data ini digunakan untuk mencirikan ritme pengembangan, fitur struktur kode, dan jejak pembuatan kode otomatis.

Dimensi yang dikumpulkan meliputi:

Lines of Code (LOC)
Cyclomatic Complexity
Kemiripan kode antar kontrak
Timestamp commit dan ukuran commit

Deskripsi Data dan Statistik Sampel

4.1 Gambaran Dataset

Dataset dalam makalah ini diintegrasikan dari berbagai sumber publik yang dapat diverifikasi, meliputi insiden keamanan blockchain, repositori kode open-source, laporan audit smart contract, dan informasi pengembangan proyek. Kontrak menjadi unit analisis, dengan rentang waktu mencakup periode pertumbuhan pesat aplikasi blockchain beberapa tahun terakhir.

Penyusunan sampel mengikuti prinsip berikut:

Hanya mempertahankan catatan yang dapat dilacak ke proyek atau kontrak tertentu;
Mengeluarkan sampel dengan informasi kunci yang hilang atau tidak dapat dicocokkan di berbagai sumber data;
Menangani outlier untuk mengurangi pengaruh peristiwa ekstrem pada hasil statistik.

Sampel awal diambil dari proyek blockchain publik dan repositori kode terkait, mencakup berbagai jenis aplikasi seperti decentralized finance (DeFi), non-fungible token (NFT), dan decentralized autonomous organization (DAO). Dataset awal terdiri dari catatan tingkat proyek dan riwayat kode serta commit tingkat kontrak.

4.3 Hasil Statistik Deskriptif

4.3.1 Statistik Deskriptif Indikator Efisiensi Pengembangan

Tabel berikut merangkum statistik deskriptif variabel efisiensi pengembangan proyek, seperti panjang siklus pengembangan, frekuensi commit, dan proporsi commit besar. Proyek-proyek dalam sampel menunjukkan heterogenitas ritme pengembangan yang mencolok. Beberapa bergerak dari commit kode pertama ke deployment mainnet dalam waktu sangat singkat, mencerminkan proses pengembangan yang sangat terkompresi, sementara yang lain memiliki siklus pengembangan lebih panjang dan ritme commit yang lebih tersebar.

4.3.2 Statistik Deskriptif Indikator Struktur Kode

Tabel berikut melaporkan karakteristik statistik indikator struktur kode smart contract, seperti lines of code, cyclomatic complexity, kemiripan kode, dan proporsi kode duplikat. Hasilnya menunjukkan perbedaan besar dalam kompleksitas kode dan kemiripan struktur antar proyek. Beberapa sampel menunjukkan struktur kontrak yang sangat mirip dan proporsi kode duplikat tinggi, terutama pada proyek multi-kontrak.

4.3.3 Statistik Deskriptif Indikator Risiko Keamanan

Tabel berikut merangkum statistik deskriptif variabel risiko keamanan, meliputi tingkat insiden keamanan, skala kerugian ekonomi, dan waktu hingga serangan pertama.

Hasil deskriptif menunjukkan:

Insiden keamanan tidak terdistribusi merata di seluruh sampel;
Sejumlah kecil serangan menyumbang porsi besar dari total kerugian ekonomi;
Kebanyakan serangan terjadi dalam waktu singkat setelah deployment proyek.

Data sampel menunjukkan heterogenitas besar dalam efisiensi pengembangan, struktur kode, dan risiko keamanan. Heterogenitas ini menjadi dasar empiris untuk menganalisis hubungan antara karakteristik Vibe Coding dan risiko keamanan.

Statistik deskriptif bab ini menunjukkan bahwa:

Proyek blockchain berbeda signifikan dalam ritme pengembangan;
Karakteristik struktur kode sangat tidak merata antar proyek;
Risiko keamanan menunjukkan konsentrasi kuat baik secara waktu maupun ekonomi.

Berdasarkan observasi ini, bab selanjutnya menganalisis peningkatan efisiensi Vibe Coding dalam pengembangan blockchain, sedangkan Bab 6 fokus pada potensi risiko keamanannya.

Analisis Empiris Efisiensi Pengembangan

Berdasarkan indikator ritme pengembangan dan fitur pembuatan kode pada Bab 3, bagian ini menganalisis efisiensi pengembangan proyek blockchain secara empiris. Statistik deskriptif menunjukkan variasi besar siklus pengembangan dalam sampel. Sebagian proyek bergerak dari commit kode pertama ke deployment mainnet jauh lebih cepat dari rata-rata, dengan proses pengembangan yang sangat terkompresi—mencerminkan adopsi luas praktik pengembangan berbasis pembuatan kode otomatis dan iterasi cepat dalam blockchain.

Analisis perilaku commit menunjukkan bahwa proyek ber-efisiensi tinggi cenderung memiliki kepadatan commit lebih tinggi dan ukuran commit tunggal lebih besar. Pola ini menandakan proses pembuatan kode lebih terpusat dan modifikasi holistik, bukan konstruksi bertahap. Jika dikaitkan dengan data ukuran tim proyek, pemendekan siklus pengembangan tidak diikuti peningkatan tenaga kerja, sehingga efisiensi lebih terkait dengan penggunaan alat dan otomatisasi, bukan ekspansi tim.

Dari segi distribusi tipe proyek, peningkatan efisiensi tidak merata di berbagai kategori aplikasi blockchain. Proyek dengan struktur fungsional standar dan logika bisnis jelas lebih mungkin mengadopsi proses pengembangan terkompresi, sedangkan proyek yang bergantung pada keamanan jangka panjang dan ketangguhan sistem cenderung lebih berhati-hati. Pola ini menunjukkan praktik pengembangan efisiensi tinggi di blockchain sangat dipengaruhi konteks dan skenario.

Secara keseluruhan, hasil bab ini menunjukkan praktik pengembangan terkait Vibe Coding memang mampu meningkatkan efisiensi pengembangan proyek blockchain, tercermin dari siklus pengembangan lebih singkat dan output tenaga kerja lebih tinggi. Namun, peningkatan efisiensi tidak selalu berarti peningkatan kualitas sistem secara menyeluruh. Implikasi terhadap keamanan dan risiko perlu ditelaah lebih lanjut, yang menjadi fokus bab berikutnya.

Analisis Empiris Risiko Keamanan

Berdasarkan hasil efisiensi pengembangan, bagian ini menelaah apakah praktik Vibe Coding meningkatkan risiko keamanan proyek blockchain. Makalah ini menggunakan insiden keamanan, jumlah kerentanan, dan skala kerugian ekonomi sebagai indikator risiko, serta menganalisis hubungan dengan ritme pengembangan dan struktur kode.

Dari sisi probabilitas insiden keamanan, hasil empiris menunjukkan proyek dengan siklus pengembangan singkat lebih rentan mengalami insiden keamanan. Kelompok efisiensi tinggi menunjukkan tingkat serangan lebih tinggi di awal deployment, menandakan bahwa deployment cepat tidak menunda serangan, melainkan memperpendek waktu penyerang menemukan dan mengeksploitasi kerentanan.

Dari sisi kualitas kode, karakteristik struktur kode berkorelasi dengan jumlah kerentanan. Kontrak dengan kemiripan kode tinggi dan proporsi kode duplikat besar cenderung memiliki lebih banyak kerentanan. Artinya, struktur kode bertemplate dan homogen memperbesar cakupan propagasi cacat sistemik, memungkinkan satu cacat logika muncul di banyak kontrak sekaligus.

Dari sisi dampak ekonomi, indikator efisiensi pengembangan juga berkorelasi positif dengan besaran kerugian akibat insiden keamanan. Tidak semua proyek efisiensi tinggi mengalami serangan, tetapi jika terjadi insiden, kerugiannya lebih terpusat dan besar. Distribusi risiko “low-frequency, high-loss” ini membuat biaya keamanan pada pengembangan efisiensi tinggi sangat menonjol di blockchain.

Kesimpulannya, peningkatan efisiensi pengembangan dan risiko keamanan berkaitan erat, membentuk trade-off struktural. Praktik terkait Vibe Coding dapat menurunkan waktu dan biaya pengembangan, tetapi kecenderungannya melemahkan pemahaman kode dan verifikasi memperbesar risiko keamanan pada sistem blockchain yang tidak dapat diubah dan terkait aset. Hasil ini mendukung tesis utama makalah: apa yang menjadi obat efisiensi juga berpotensi menjadi racun bagi keamanan.

Kesimpulan

Makalah ini menyoroti Vibe Coding sebagai paradigma pengembangan baru, menganalisis peningkatan efisiensi dan risiko keamanannya dalam pengembangan aplikasi blockchain secara sistematis menggunakan data empiris multi-sumber. Hasilnya menunjukkan Vibe Coding memiliki efek ganda dalam blockchain: mampu memampatkan siklus pengembangan dan menurunkan input tenaga kerja, namun peningkatan efisiensi ini berkorelasi dengan risiko keamanan lebih tinggi.

Secara empiris, proyek dengan siklus pengembangan singkat lebih rentan terhadap insiden keamanan di awal deployment, dan kontrak dengan struktur kode mirip serta bertemplate cenderung lebih banyak kerentanan. Mekanisme pembuatan kode otomatis dan iterasi cepat yang diperkenalkan Vibe Coding, sambil melemahkan pemahaman pengembang terhadap logika sistem dan kondisi batas, juga memperbesar cakupan propagasi cacat sistemik. Dalam lingkungan blockchain yang tidak dapat diubah dan terkait aset, risiko ini semakin besar.

Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa proyek efisiensi tinggi tidak selalu lebih sering diserang, namun jika terjadi serangan, kerugian ekonominya lebih besar dan menunjukkan distribusi ekor panjang. Risiko Vibe Coding pada blockchain tidak terutama pada frekuensi insiden, melainkan pada kecepatan eksposur risiko dan skala kerugian yang diperbesar. Ini menunjukkan struktur risiko “low-frequency, high-loss”, membuat efisiensi sangat sensitif terhadap risiko di blockchain.

Makalah ini menegaskan bahwa Vibe Coding bukan sekadar kemajuan teknologi atau kemunduran rekayasa, melainkan paradigma pengembangan yang membentuk ulang struktur distribusi risiko. Dalam blockchain, efisiensi pengembangan dan keamanan sistem membentuk trade-off struktural. Karena itu, Vibe Coding bisa menjadi “obat efisiensi” untuk mengatasi hambatan pengembangan blockchain, namun jika tidak dikendalikan, berpotensi menjadi “racun laten” bagi keamanan sistem.

Berdasarkan temuan ini, makalah ini menawarkan beberapa implikasi praktis dan tata kelola. Pertama, pada sistem blockchain berisiko tinggi, Vibe Coding lebih cocok untuk prototipe, implementasi logika non-inti, dan pengembangan eksperimental, bukan logika inti kontrak yang mengendalikan aset bernilai besar. Kedua, peningkatan efisiensi harus diimbangi audit keamanan lebih ketat, verifikasi formal, dan mekanisme pengujian untuk menutupi penurunan pemahaman kode. Ketiga, pada tingkat organisasi dan institusi, batas tanggung jawab atas kode AI harus jelas, mengubah peran pengembang dari “penulis kode” menjadi “penanggung risiko sistem” agar akuntabilitas tidak kabur.

Studi ini memiliki keterbatasan. Karena Vibe Coding tidak dapat diamati langsung, variabel proxy yang digunakan dapat menimbulkan bias pengukuran. Hasil empiris lebih menunjukkan korelasi statistik, bukan hubungan kausal pasti. Penelitian lanjutan dapat memadukan survei pengembang, desain eksperimen, dan alat analisis keamanan otomatis khusus blockchain untuk karakterisasi mekanisme risiko paradigma pengembangan AI yang lebih detail.

Studi ini menyimpulkan bahwa di lingkungan teknis yang sangat sensitif seperti blockchain, pertanyaan utama bukan sekadar menggunakan Vibe Coding, melainkan menjaga penahanan dan tata kelola risiko saat mengejar efisiensi.

Referensi

Gate Research adalah platform riset blockchain dan mata uang kripto yang komprehensif, menghadirkan konten mendalam bagi pembaca, mulai dari analisis teknikal, wawasan pasar, riset industri, prediksi tren, hingga analisis kebijakan makroekonomi.

Disclaimer
Investasi di pasar mata uang kripto memiliki risiko tinggi. Pengguna disarankan melakukan riset mandiri dan memahami sepenuhnya karakter aset serta produk sebelum mengambil keputusan investasi. Gate tidak bertanggung jawab atas kerugian atau kerusakan yang timbul dari keputusan tersebut.

Penulis: Puffy

Pengulas: Shirley, Akane, Kieran

Pernyataan Formal

* Informasi ini tidak bermaksud untuk menjadi dan bukan merupakan nasihat keuangan atau rekomendasi lain apa pun yang ditawarkan atau didukung oleh Gate.

* Artikel ini tidak boleh di reproduksi, di kirim, atau disalin tanpa referensi Gate. Pelanggaran adalah pelanggaran Undang-Undang Hak Cipta dan dapat dikenakan tindakan hukum.

Konten