Kigezo cha CAIA: Kutathmini Mawakala wa AI katika Soko la Fedha la Upinzani

2.1 Ubunifu wa Kigezo

CAIA inatumia mfumo wa tathmini wenye pande nyingi ulioundwa kuiga hali halisi za upinzani. Kigezo hujumuisha:

• Kazi zilizo na muda maalum zenye matokeo yasiyorekebika
• Kampeni za udanganyifu zilizotumiwa kivita
• Maudhui ya udanganyifu yaliyoboreshwa kwa SEO
• Mbinu za udanganyifu kwenye mitandao ya kijamii
• Vyanzo vya habari vinavyokinzana

2.2 Aina za Kazi

Kazi zimegawanywa katika maeneo makuu matatu:

1. Uthibitishaji wa Habari: Kutofautisha miradi halali na miradi ya udanganyifu
2. Uchambuzi wa Soko: Kutambua mienendo ya bei iliyodanganywa
3. Tathmini ya Hatari: Kutathmini udhaifu wa kandarasi za akili bandia

3.1 Uchambuzi wa Utendaji

Matokeo yanaonyesha pengo la msingi la uwezo: bila zana, hata miundo ya kielelezo cha kipeo hufikia usahihi wa 12-28% tu kwenye kazi ambazo wachambuzi wadogo hushughulikia kwa kawaida. Uboreshaji wa zana huboresha utendaji lakini hukaa kwenye 67.4% (GPT-5) ikilinganishwa na asilimia 80 ya msingi wa binadamu, licha ya upatikanaji usio na kikomo wa rasilimali za kitaaluma.

3.2 Mwelekeo wa Uchaguzi wa Zana

Muhimu zaidi, utafiti unafichua msukosuko wa kimfumo wa uchaguzi wa zana: miundo huchagua kwa upendeleo utafutaji mtandaoni asiyeaminika (55.5% ya miito) badala ya data ya kuthibitika ya blockchain, na huangukia kwenye udanganyifu ulioboreshwa kwa SEO na udanganyifu wa mitandao ya kijamii. Tabia hii inaendelea hata wakati majibu sahihi yanapatikana moja kwa moja kupitia zana maalum.

4.1 Mfumo wa Kihisabati

Uthabiti wa upinzani unaweza kuwekwa kwa kutumia nadharia ya habari na nadharia ya maamuzi. Manufaa yanayotarajiwa ya uamuzi wa mwakala katika mazingira ya upinzani yanaweza kuigwa kama:

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

Ambapo $P(s|o)$ ni hali ya imani ya baadaye kutokana na uchunguzi, $U(a,s)$ ni kazi ya manufaa, na neno la tofauti ya KL hutoa adhabu kwa mikengeuko inayosababishwa na udanganyifu wa upinzani.

Tatizo la uchaguzi wa zana linaweza kuwekwa kama bendi yenye mikono mingine na habari ya muktadha:

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

Ambapo $R(t,q)$ ni zawadi inayotarajiwa kutoka kwa zana $t$ kwa swala $q$, $C(t)$ ni gharama, na neno la kupata habari $I(S;O|t,q)$ linahimiza uchunguzi wa zana zenye habari nyingi.

4.2 Utekelezaji wa Msimbo

Utekelezaji wa kigezo cha CAIA unajumuisha mifumo ya hali ya juu ya uchaguzi wa zana. Hapa chini kuna mfano uliorahisishwa wa msimbo bandia:

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)