大语言模型生成智能合约的合法合规性评估

智能合约可以实现并自动化法律合约的部分内容，但确保其合法合规性仍具挑战。现有方法如形式化规约、验证和基于模型的开发需要法律和软件开发领域的专业知识，以及大量的人工工作。鉴于大语言模型（LLM）在代码生成方面的最新进展，我们研究了其直接从自然语言法律合约生成合法合规智能合约的能力，以应对这些挑战。我们提出了一套新的度量指标，通过将法律合约和智能合约建模为过程并比较其行为来量化合法合规性。我们选择了四个 LLM，基于五份法律合约生成了 20 个智能合约，并分析了其合法合规性。我们发现，尽管所有 LLM 都能生成语法正确的代码，但其合法合规性存在显著差异，较大的模型通常表现出更高的合规水平。我们还根据软件度量属性评估了所提出的指标，表明它们能提供细粒度的区分，实现细致的比较，并适用于来自任何来源（LLM 或开发者）的跨领域代码。我们的结果表明，LLM 可以协助生成合法合规智能合约的起始代码，但需经过严格审查，且所提出的指标为自动化和自我改进的开发工作流奠定了基础。