CAIA基准测试：在对抗性金融市场中评估AI智能体

2.1 基准测试设计

CAIA采用多维度评估框架，旨在模拟真实世界的对抗条件。该基准测试包含：

• 具有不可逆后果的时间锚定任务
• 武器化的错误信息活动
• SEO优化的欺骗性内容
• 社交媒体操纵策略
• 相互冲突的信息源

2.2 任务分类

任务分为三个主要领域：

1. 信息验证：区分合法项目与诈骗项目
2. 市场分析：识别被操纵的价格波动
3. 风险评估：评估智能合约漏洞

3.1 性能分析

结果揭示了一个基本能力差距：在无工具辅助的情况下，即使是前沿模型在初级分析师常规处理的任务上也仅能达到12-28%的准确率。工具增强虽能提升性能，但在无限访问专业资源的情况下，GPT-5的性能仍停滞在67.4%，远低于80%的人类基准水平。

3.2 工具选择模式

最关键的是，该研究揭示了一个系统性的工具选择灾难：模型优先选择不可靠的网络搜索（占调用次数的55.5%）而非权威的区块链数据，容易受到SEO优化的错误信息和社交媒体操纵的影响。即使正确答案可通过专业工具直接获取，这种行为模式依然持续存在。

4.1 数学框架

对抗鲁棒性可通过信息论和决策论进行形式化建模。在对抗环境中，智能体决策的期望效用可建模为：

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

其中$P(s|o)$是给定观测的后验信念状态，$U(a,s)$是效用函数，KL散度项惩罚由对抗操纵引起的偏差。

工具选择问题可建模为带上下文信息的多臂老虎机：

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

其中$R(t,q)$是工具$t$对查询$q$的期望奖励，$C(t)$是成本，信息增益项$I(S;O|t,q)$鼓励探索高信息量工具。

4.2 代码实现

CAIA基准测试实现包含复杂的工具选择机制。以下为简化伪代码示例：

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):
        # 计算每个工具的信息增益
        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
        
        # 选择加权信息增益最高的工具
        selected_tool = max(info_gains, key=info_gains.get)
        return selected_tool
    
    def update_trust_scores(self, tool, outcome_quality):
        # 基于性能的贝叶斯信任分数更新
        prior = self.trust_scores[tool]
        likelihood = outcome_quality  # 0-1标度
        self.trust_scores[tool] = (prior * 0.9) + (likelihood * 0.1)