Penanda Aras CAIA: Menilai Ejen AI dalam Pasaran Kewangan Adversarial

2.1 Reka Bentuk Penanda Aras

CAIA menggunakan kerangka penilaian pelbagai aspek yang direka untuk mensimulasikan keadaan adversarial dunia sebenar. Penanda aras ini menggabungkan:

• Tugas berjangka masa dengan akibat tidak dapat dipulihkan
• Kempen maklumat salah bersenjata
• Kandungan penipuan dioptimumkan SEO
• Taktik manipulasi media sosial
• Sumber maklumat bercanggah

2.2 Kategori Tugas

Tugas dikategorikan kepada tiga domain utama:

1. Pengesahan Maklumat: Membezakan projek sah daripada penipuan
2. Analisis Pasaran: Mengenal pasti pergerakan harga yang dimanipulasi
3. Penilaian Risiko: Menilai kelemahan kontrak pintar

3.1 Analisis Prestasi

Keputusan mendedahkan jurang keupayaan asas: tanpa alat, model terdepan hanya mencapai ketepatan 12-28% pada tugas yang penganalisis junior uruskan secara rutin. Peningkatan alat menambah baik prestasi tetapi mendatar pada 67.4% (GPT-5) berbanding asas manusia 80%, walaupun dengan akses tanpa had kepada sumber profesional.

3.2 Corak Pemilihan Alat

Yang paling kritikal, penyelidikan mendedahkan malapetaka pemilihan alat sistematik: model lebih memilih carian web tidak boleh dipercayai (55.5% daripada panggilan) berbanding data blockchain berwibawa, tertipu dengan maklumat salah dioptimumkan SEO dan manipulasi media sosial. Tingkah laku ini berterusan walaupun jawapan betul boleh diakses secara langsung melalui alat khusus.

4.1 Kerangka Matematik

Ketahanan adversarial boleh diformalkan menggunakan teori maklumat dan teori keputusan. Utiliti jangkaan keputusan ejen dalam persekitaran adversarial boleh dimodelkan sebagai:

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

Di mana $P(s|o)$ ialah keadaan kepercayaan posterior diberikan pemerhatian, $U(a,s)$ ialah fungsi utiliti, dan istilah perbezaan-KL mengenakan penalti penyimpangan disebabkan manipulasi adversarial.

Masalah pemilihan alat boleh dirangka sebagai bandit berbilang lengan dengan maklumat kontekstual:

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

Di mana $R(t,q)$ ialah ganjaran jangkaan daripada alat $t$ untuk pertanyaan $q$, $C(t)$ ialah kos, dan istilah perolehan maklumat $I(S;O|t,q)$ menggalakkan penerokaan alat maklumat tinggi.

4.2 Pelaksanaan Kod

Pelaksanaan penanda aras CAIA termasuk mekanisme pemilihan alat canggih. Berikut ialah contoh pseudokod dipermudahkan:

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):
        # Kira perolehan maklumat untuk setiap alat
        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
        
        # Pilih alat dengan perolehan maklumat berwajaran tertinggi
        selected_tool = max(info_gains, key=info_gains.get)
        return selected_tool
    
    def update_trust_scores(self, tool, outcome_quality):
        # Kemas kini Bayesian skor kepercayaan berdasarkan prestasi
        prior = self.trust_scores[tool]
        likelihood = outcome_quality  # skala 0-1
        self.trust_scores[tool] = (prior * 0.9) + (likelihood * 0.1)