CAIA基準測試：對抗性金融市場中AI智能體嘅評估

2.1 基準測試設計

CAIA採用多面向評估框架，旨在模擬現實世界對抗條件。基準測試包含：

• 具有不可逆後果嘅時間錨定任務
• 武器化錯誤資訊活動
• SEO優化欺騙性內容
• 社交媒體操縱策略
• 矛盾資訊來源

2.2 任務類別

任務分為三個主要領域：

1. 資訊驗證：區分合法項目同騙局
2. 市場分析：識別被操縱嘅價格變動
3. 風險評估：評估智能合約漏洞

3.1 表現分析

結果揭示根本能力差距：冇工具輔助下，即使係前沿模型喺初級分析師常規處理嘅任務上亦只有12-28%準確率。工具增強雖提升表現，但僅達67.4%（GPT-5），對比80%人類基準水平，儘管擁有無限專業資源存取權。

3.2 工具選擇模式

最關鍵嘅係，研究揭示系統性工具選擇災難：模型偏好選擇不可靠網絡搜索（55.5%調用次數）而非權威區塊鏈數據，中咗SEO優化錯誤資訊同社交媒體操縱嘅圈套。即使正確答案可通過專業工具直接獲取，此行為仍然持續。

4.1 數學框架

對抗魯棒性可使用資訊理論同決策理論形式化。智能體喺對抗環境中決策嘅期望效用可建模為：

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

其中$P(s|o)$係給定觀測嘅後驗信念狀態，$U(a,s)$係效用函數，KL散度項懲罰由對抗操縱引起嘅偏差。

工具選擇問題可框架化為帶上下文資訊嘅多臂老虎機：

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

其中$R(t,q)$係工具$t$對查詢$q$嘅期望回報，$C(t)$係成本，資訊增益項$I(S;O|t,q)$鼓勵探索高資訊工具。

4.2 代碼實現

CAIA基準測試實現包括複雜工具選擇機制。以下係簡化偽代碼示例：

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):
        # 計算每個工具嘅資訊增益
        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
        
        # 選擇具有最高加權資訊增益嘅工具
        selected_tool = max(info_gains, key=info_gains.get)
        return selected_tool
    
    def update_trust_scores(self, tool, outcome_quality):
        # 基於表現嘅信任分數貝葉斯更新
        prior = self.trust_scores[tool]
        likelihood = outcome_quality  # 0-1尺度
        self.trust_scores[tool] = (prior * 0.9) + (likelihood * 0.1)