معیار CAIA: ارزیابی عامل‌های هوش مصنوعی در بازارهای مالی رقابتی

2.1 طراحی معیار

CAIA از یک چارچوب ارزیابی چندوجهی برای شبیه‌سازی شرایط رقابتی دنیای واقعی استفاده می‌کند. این معیار شامل موارد زیر است:

• وظایف زمان‌بندی‌شده با پیامدهای جبران‌ناپذیر
• کمپین‌های اطلاعات نادرست مسلح‌شده
• محتوای فریبنده بهینه‌شده برای سئو
• تاکتیک‌های دستکاری رسانه‌های اجتماعی
• منابع اطلاعاتی متضاد

2.2 دسته‌بندی وظایف

وظایف در سه حوزه اصلی دسته‌بندی می‌شوند:

1. تأیید اطلاعات: تشخیص پروژه‌های قانونی از کلاهبرداری‌ها
2. تحلیل بازار: شناسایی حرکات قیمتی دستکاری‌شده
3. ارزیابی ریسک: بررسی آسیب‌پذیری‌های قراردادهای هوشمند

3.1 تحلیل عملکرد

نتایج شکاف اساسی قابلیت را نشان می‌دهد: بدون ابزار، حتی مدل‌های پیشرفته تنها به دقت 28-12 درصد در وظایفی دست می‌یابند که تحلیلگران تازه‌کار به طور معمول مدیریت می‌کنند. تقویت با ابزار عملکرد را بهبود می‌بخشد اما در 67.4 درصد (GPT-5) در مقابل پایه انسانی 80 درصدی تثبیت می‌شود، علیرغم دسترسی نامحدود به منابع حرفه‌ای.

3.2 الگوهای انتخاب ابزار

از همه مهم‌تر، این تحقیق یک فاجعه سیستماتیک در انتخاب ابزار را آشکار می‌کند: مدل‌ها ترجیحاً جستجوی وب غیرقابل اعتماد (55.5 درصد از فراخوانی‌ها) را بر داده‌های معتبر بلاکچین انتخاب می‌کنند و در دام اطلاعات نادرست بهینه‌شده برای سئو و دستکاری رسانه‌های اجتماعی می‌افتند. این رفتار حتی زمانی که پاسخ‌های صحیح مستقیماً از طریق ابزارهای تخصصی قابل دسترسی هستند، ادامه می‌یابد.

4.1 چارچوب ریاضی

مقاومت رقابتی را می‌توان با استفاده از نظریه اطلاعات و نظریه تصمیم صوری‌سازی کرد. مطلوبیت مورد انتظار تصمیم یک عامل در محیط‌های رقابتی را می‌توان به این صورت مدل کرد:

$EU(a) = \sum_{s \in S} P(s|o) \cdot U(a,s) - \lambda \cdot D_{KL}(P(s|o) || P_{adv}(s|o))$

که در آن $P(s|o)$ حالت باور پسین با توجه به مشاهدات است، $U(a,s)$ تابع مطلوبیت است و عبارت واگرایی KL انحراف‌های ناشی از دستکاری رقابتی را جریمه می‌کند.

مسئله انتخاب ابزار را می‌توان به عنوان یک مسل چندبازی با اطلاعات زمینه‌ای قاب‌بندی کرد:

$\pi^*(t|q) = \arg\max_t \mathbb{E}[R(t,q) - C(t) + \alpha \cdot I(S;O|t,q)]$

که در آن $R(t,q)$ پاداش مورد انتظار از ابزار $t$ برای پرسش $q$ است، $C(t)$ هزینه است و عبارت کسب اطلاعات $I(S;O|t,q)$ کاوش ابزارهای با اطلاعات بالا را تشویق می‌کند.

4.2 پیاده‌سازی کد

پیاده‌سازی معیار CAIA شامل مکانیزم‌های پیچیده انتخاب ابزار است. در زیر یک مثال ساده‌شده از شبه‌کد آمده است:

class AdversarialAgent:
    def __init__(self, model, tools):
        self.model = model
        self.tools = tools  # [web_search, blockchain_scan, social_media]
        self.trust_scores = {tool: 1.0 for tool in tools}
    
    def select_tool(self, query, context):
        # محاسبه کسب اطلاعات برای هر ابزار
        info_gains = {}
        for tool in self.tools:
            expected_info = self.estimate_information_gain(tool, query)
            trust_weight = self.trust_scores[tool]
            info_gains[tool] = expected_info * trust_weight
        
        # انتخاب ابزار با بالاترین کسب اطلاعات وزن‌دار
        selected_tool = max(info_gains, key=info_gains.get)
        return selected_tool
    
    def update_trust_scores(self, tool, outcome_quality):
        # به‌روزرسانی بیزی نمرات اعتماد بر اساس عملکرد
        prior = self.trust_scores[tool]
        likelihood = outcome_quality  # مقیاس 0-1
        self.trust_scores[tool] = (prior * 0.9) + (likelihood * 0.1)