12-28%
बिना टूल्स के फ्रंटियर मॉडल सटीकता
67.4%
टूल्स के साथ GPT-5 प्रदर्शन
55.5%
अविश्वसनीय वेब खोज उपयोग
80%
Human Baseline Performance
1. परिचय
CAIA बेंचमार्क AI मूल्यांकन में एक महत्वपूर्ण कमी को संबोधित करता है: अत्याधुनिक मॉडलों की उस प्रतिकूल, उच्च-दांव वाले वातावरण में प्रभावी ढंग से कार्य करने में अक्षमता जहां गलत सूचना को हथियार बनाया जाता है और त्रुटियों से अपूरणीय वित्तीय नुकसान होते हैं। जबकि वर्तमान बेंचमार्क नियंत्रित सेटिंग्स में कार्य पूरा करने को मापते हैं, वास्तविक दुनिया में तैनाती के लिए सक्रिय धोखे के खिलाफ लचीलापन की आवश्यकता होती है।
क्रिप्टोकरेंसी बाजार इस शोध के लिए एक प्राकृतिक प्रयोगशाला के रूप में कार्य करते हैं, जहां अकेले 2024 में एक्सप्लॉइट्स से $30 बिलियन का नुकसान हुआ है। यह बेंचमार्क 178 समय-आधारित कार्यों में 17 अग्रणी मॉडलों का मूल्यांकन करता है, जिसमें एजेंटों को हेरफेर से सच्चाई को अलग करने, खंडित सूचना परिदृश्यों में नेविगेट करने और प्रतिकूल दबाव में अपूरणीय वित्तीय निर्णय लेने की आवश्यकता होती है।
2. कार्यप्रणाली
2.1 Benchmark Design
CAIA वास्तविक दुनिया की प्रतिकूल परिस्थितियों का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किए गए बहुआयामी मूल्यांकन ढांचे का उपयोग करता है। बेंचमार्क में शामिल हैं:
- अपरिवर्तनीय परिणामों वाले समय-आधारित कार्य
- सशस्त्र गलत सूचना अभियान
- SEO-अनुकूलित भ्रामक सामग्री
- सोशल मीडिया हेराफेरी की रणनीतियाँ
- परस्पर विरोधी सूचना स्रोत
2.2 Task Categories
कार्यों को तीन प्राथमिक डोमेन में वर्गीकृत किया गया है:
- सूचना सत्यापन: वैध परियोजनाओं और घोटालों में अंतर करना
- बाजार विश्लेषण: हेरफेर किए गए मूल्य आंदोलनों की पहचान करना
- जोखिम मूल्यांकन: स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कमजोरियों का मूल्यांकन
3. प्रायोगिक परिणाम
3.1 प्रदर्शन विश्लेषण
परिणाम एक मौलिक क्षमता अंतर को उजागर करते हैं: बिना उपकरणों के, यहां तक कि अग्रणी मॉडल भी उन कार्यों पर केवल 12-28% सटीकता प्राप्त करते हैं जिन्हें कनिष्ठ विश्लेषक नियमित रूप से संभालते हैं। उपकरण संवर्धन प्रदर्शन में सुधार करता है लेकिन 80% मानव आधार रेखा की तुलना में 67.4% (GPT-5) पर स्थिर हो जाता है, भले ही पेशेवर संसाधनों तक असीमित पहुंच हो।
Figure 1: 17 मॉडलों में प्रदर्शन तुलना से पता चलता है कि प्रतिकूल परिस्थितियों में लगातार अंडरपरफॉर्मेंस देखी गई। टूल-संवर्धित मॉडलों में सुधार दिखाई देता है, लेकिन वे मानव-स्तरीय प्रदर्शन तक नहीं पहुँच पाते, विशेष रूप से उच्च-दांव वाली निर्णय लेने की परिस्थितियों में।
3.2 उपकरण चयन पैटर्न
सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि शोध एक व्यवस्थित उपकरण चयन तबाही का खुलासा करता है: मॉडल विश्वसनीय ब्लॉकचेन डेटा के बजाय अविश्वसनीय वेब खोज (55.5% इनवोकेशन) को प्राथमिकता देते हैं, जिससे वे SEO-अनुकूलित गलत सूचना और सोशल मीडिया हेरफेर के शिकार हो जाते हैं। यह व्यवहार तब भी बना रहता है जब विशेष उपकरणों के माध्यम से सही उत्तर सीधे सुलभ होते हैं।
Figure 2: उपकरण चयन वितरण दर्शाता है कि सामान्य वेब खोज को विशेष ब्लॉकचेन उपकरणों पर भारी प्राथमिकता दी जाती है, भले ही वित्तीय निर्णय लेने के लिए बाद वाले अधिक विश्वसनीय जानकारी प्रदान करते हैं।
4. तकनीकी विश्लेषण
4.1 गणितीय ढांचा
प्रतिकूल सुदृढ़ता को सूचना सिद्धांत और निर्णय सिद्धांत का उपयोग करके औपचारिक रूप दिया जा सकता है। प्रतिकूल वातावरण में किसी एजेंट के निर्णय की अपेक्षित उपयोगिता को इस प्रकार मॉडल किया जा सकता है:
$EU(a) = \sum_{s \in S} P(s|o) \cdot U(a,s) - \lambda \cdot D_{KL}(P(s|o) || P_{adv}(s|o))$
जहाँ $P(s|o)$ अवलोकनों के आधार पर पश्चगामी विश्वास अवस्था है, $U(a,s)$ उपयोगिता फलन है, और KL-विचलन पद प्रतिकूल हेरफेर के कारण होने वाले विचलनों पर दंड लगाता है।
टूल चयन समस्या को संदर्भात्मक जानकारी के साथ एक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट के रूप में तैयार किया जा सकता है:
$\pi^*(t|q) = \arg\max_t \mathbb{E}[R(t,q) - C(t) + \alpha \cdot I(S;O|t,q)]$
जहाँ $R(t,q)$ क्वेरी $q$ के लिए टूल $t$ से प्राप्त होने वाला अपेक्षित पुरस्कार है, $C(t)$ लागत है, और सूचना लाभ पद $I(S;O|t,q)$ उच्च-सूचना वाले टूलों की खोज को प्रोत्साहित करता है।
4.2 कोड कार्यान्वयन
CAIA बेंचमार्क कार्यान्वयन में परिष्कृत टूल चयन तंत्र शामिल हैं। नीचे एक सरलीकृत स्यूडोकोड उदाहरण दिया गया है:
class AdversarialAgent:5. भविष्य के अनुप्रयोग
CAIA के निहितार्थ क्रिप्टोकरेंसी से परे किसी भी डोमेन तक फैलते हैं जहां प्रतिकूल सक्रिय रूप से AI कमजोरियों का शोषण करते हैं:
- साइबर सुरक्षा: खतरे का पता लगाने के लिए AI सिस्टम को प्रतिकूल धोखे का विरोध करना चाहिए
- सामग्री संचालन: स्वचालित प्रणालियों को समन्वित हेरफेर के विरुद्ध मजबूती की आवश्यकता होती है
- Financial Trading: एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग सिस्टम को बाजार हेरफेर से सुरक्षा की आवश्यकता होती है
- Healthcare Diagnostics: मेडिकल AI को भ्रामक जानकारी के खिलाफ लचीला होना चाहिए
भविष्य के शोध दिशाओं में प्रतिकूल मजबूती के लिए विशेष प्रशिक्षण व्यवस्था विकसित करना, उपकरण चयन एल्गोरिदम बनाना जो सुविधा पर विश्वसनीयता को प्राथमिकता देते हैं, और उच्च-दांव AI तैनाती के लिए मानकीकृत मूल्यांकन प्रोटोकॉल स्थापित करना शामिल है।
विशेषज्ञ विश्लेषण: द एडवरसैरियल AI रियलिटी चेक
सीधी बात This research delivers a brutal truth—current AI agents are dangerously naive in adversarial environments. The 67.4% performance ceiling for tool-augmented GPT-5 versus 80% human baseline reveals a fundamental capability gap that no amount of parameter scaling can fix.
तार्किक श्रृंखला विफलता पैटर्न व्यवस्थित है: मॉडल विशेष उपकरणों के बजाय परिचित वेब खोज पैटर्न पर डिफ़ॉल्ट होते हैं, जिससे भेद्यता कैस्केड बनता है। जैसा कि CycleGAN पेपर (Zhu et al., 2017) में उल्लेख किया गया है, स्पष्ट adversarial प्रशिक्षण के बिना डोमेन अनुकूलन predictable विफलता मोड की ओर ले जाता है। यहाँ, "डोमेन" विश्वसनीयता है, और वर्तमान मॉडल में आवश्यक अनुकूलन तंत्र का अभाव है। यह OpenAI की साइबरसुरक्षा शोध से प्राप्त निष्कर्षों से मेल खाता है, जो दर्शाता है कि AI सिस्टम परिष्कृत विरोधियों को लगातार कम आंकते हैं।
मजबूत पक्ष और कमजोर पक्ष: CAIA बेंचमार्क स्वयं प्रतिभाशाली है—एक परीक्षण मैदान के रूप में क्रिप्टोकरेंसी के प्राकृतिक adversarial वातावरण का उपयोग करना। उपकरण चयन दुर्घटना निष्कर्ष विशेष रूप से नुकसानदेह है, जो उजागर करता है कि मानव प्राथमिकताओं से सुदृढीकरण सीखना (जैसा कि Anthropic के constitutional AI पेपर्स में दर्ज है) गहराई के बिना सतही सक्षमता पैदा करता है। हालाँकि, वित्तीय डोमेन पर बेंचमार्क का ध्यान राजनीतिक गलत सूचना या चिकित्सा निदान जैसे कम मात्रात्मक क्षेत्रों में समस्या को कम आंक सकता है।
कार्रवाई अंतर्दृष्टि: AI स्वायत्तता पर विचार करने वाले उद्यमों को तुरंत तीन सुरक्षा उपाय लागू करने होंगे: (1) अनिवार्य उपकरण विश्वसनीयता स्कोरिंग सिस्टम, (2) तैनाती से पहले प्रतिकूल परीक्षण प्रोटोकॉल, और (3) अपरिवर्तनीय निर्णयों के लिए मानव-नियंत्रित चेकपॉइंट। नियामकों को Pass@k मेट्रिक्स को सुरक्षा प्रमाणन के लिए मौलिक रूप से अपर्याप्त मानना चाहिए, ठीक उसी तरह जैसे NIST साइबरसुरक्षा ढांचा सरल अनुपालन चेकलिस्ट से आगे विकसित हुआ।
6. References
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems.
- OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. OpenAI.
- Bai, Y., Jones, A., Ndousse, K., et al. (2022). Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback. Anthropic.
- NIST. (2018). Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity. National Institute of Standards and Technology.
- Goodfellow, I. J., Shlens, J., & Szegedy, C. (2014). Explaining and Harnessing Adversarial Examples. International Conference on Learning Representations.