Бенчмарк CAIA: Оценка ИИ-агентов в условиях конкурентных финансовых рынков

2.1 Дизайн бенчмарка

CAIA использует многогранную систему оценки, разработанную для моделирования реальных конкурентных условий. Бенчмарк включает:

• Задачи с привязкой ко времени и необратимыми последствиями
• Кампании по распространению дезинформации как оружия
• Оптимизированный для SEO обманчивый контент
• Тактики манипулирования в социальных сетях
• Противоречивые источники информации

2.2 Категории задач

Задачи разделены на три основные области:

1. Верификация информации: Отличие легитимных проектов от мошеннических
2. Анализ рынка: Выявление манипулируемых ценовых движений
3. Оценка рисков: Анализ уязвимостей смарт-контрактов

3.1 Анализ производительности

Результаты выявляют фундаментальный разрыв в возможностях: без инструментов даже передовые модели достигают точности всего 12-28% на задачах, которые младшие аналитики решают регулярно. Использование инструментов улучшает производительность, но она выходит на плато на уровне 67,4% (GPT-5) против 80% базового уровня человека, несмотря на неограниченный доступ к профессиональным ресурсам.

3.2 Паттерны выбора инструментов

Что наиболее критично, исследование выявляет системную катастрофу выбора инструментов: модели предпочитают ненадёжный веб-поиск (55,5% обращений) вместо авторитетных данных блокчейна, поддаваясь на оптимизированную для SEO дезинформацию и манипуляции в социальных сетях. Это поведение сохраняется даже когда правильные ответы напрямую доступны через специализированные инструменты.

4.1 Математический аппарат

Устойчивость к противодействию может быть формализована с использованием теории информации и теории принятия решений. Ожидаемая полезность решения агента в конкурентных средах может быть смоделирована как:

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

Где $P(s|o)$ — апостериорное состояние убеждений при заданных наблюдениях, $U(a,s)$ — функция полезности, а член расхождения Кульбака-Лейблера штрафует отклонения, вызванные враждебным манипулированием.

Проблема выбора инструмента может быть сформулирована как многорукий бандит с контекстной информацией:

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

Где $R(t,q)$ — ожидаемое вознаграждение от инструмента $t$ для запроса $q$, $C(t)$ — стоимость, а член прироста информации $I(S;O|t,q)$ поощряет исследование инструментов с высокой информативностью.

4.2 Реализация кода

Реализация бенчмарка CAIA включает сложные механизмы выбора инструментов. Ниже приведён упрощённый пример псевдокода:

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):
        # Calculate information gain for each tool
        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
        
        # Select tool with highest weighted information gain
        selected_tool = max(info_gains, key=info_gains.get)
        return selected_tool
    
    def update_trust_scores(self, tool, outcome_quality):
        # Bayesian update of trust scores based on performance
        prior = self.trust_scores[tool]
        likelihood = outcome_quality  # 0-1 scale
        self.trust_scores[tool] = (prior * 0.9) + (likelihood * 0.1)