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Controllable User Simulation

यह शोध पत्र यह पहचान करता है कि यूजर सिम्युलेटर का मानक सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग 'लुक-अहेड बायस' (look-ahead bias) को पेश करता है और पॉलिसी शिफ्ट के तहत "कंट्रोलेबिलिटी कोलैप्स" (controllability collapse) का कारण बनता है, और एक कॉज़ल इन्फरेंस फ्रेमवर्क के साथ विशिष्ट प्रशिक्षण शमन (training mitigations) प्रस्तावित करता है जो कॉज़ल कंसिस्टेंसी को बहाल करने और संवादात्मक एजेंटों के सुदृढ़, निष्पक्ष मूल्यांकन को सक्षम करने के लिए है।

मूल लेखक: Guy Tennenholtz, Ofer Meshi, Amir Globerson, Uri Shalit, Jihwan Jeong, Craig Boutilier

प्रकाशित 2026-05-13

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Guy Tennenholtz, Ofer Meshi, Amir Globerson, Uri Shalit, Jihwan Jeong, Craig Boutilier

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

बड़ी तस्वीर: हमें रोबोट उपयोगकर्ताओं की आवश्यकता क्यों है?

कल्पना कीजिए कि आप एक नई सेल्फ-ड्राइविंग कार का परीक्षण कर रहे हैं। आप वास्तविक लोगों को सड़क पर नहीं उतारना चाहते ताकि यह देख सकें कि कार दुर्लभ और खतरनाक स्थितियों (जैसे गुब्बारे पकड़े हुए सड़क पर दौड़ता हुआ बच्चा) में दुर्घटनाग्रस्त होती है या नहीं। यह बहुत जोखिम भरा और महंगा है।

इसके बजाय, आप एक सिम्युलेटर (Simulator) का उपयोग करते हैं। आप एक कंप्यूटर प्रोग्राम बनाते हैं जो एक मानव ड्राइवर की तरह व्यवहार करता है ताकि आप कार का सुरक्षित परीक्षण कर सकें।

AI चैटबॉट्स की दुनिया में, शोधकर्ता इसी समस्या का सामना करते हैं। वे यह परीक्षण करना चाहते हैं कि क्या एक नया AI सहायक सुरक्षित, निष्पक्ष या अपने काम में कुशल है, लेकिन वे वास्तविक मनुष्यों को परेशान करने या उन्हें नुकसान पहुँचाने का जोखिम नहीं उठाना चाहते। इसलिए, वे यूजर सिम्युलेटर्स (User Simulators) बनाते हैं—ऐसे AI प्रोग्राम जो चैटबॉट से बात करने वाले इंसानों का ढोंग करते हैं।

समस्या: "स्पॉइलर" प्रभाव (The "Spoiler" Effect)

यह पेपर तर्क देता है कि वर्तमान में अधिकांश शोधकर्ता इन सिम्युलेटर्स को बनाने के जिस तरीके का उपयोग कर रहे हैं, वह मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण है। वे एक ऐसी विधि का उपयोग कर रहे हैं जो एक "स्पॉइलर प्रभाव" (या जिसे लेखक लुक-अहेड बायस/Look-Ahead Bias कहते हैं) पैदा करती है।

उपमा: वह फिल्म समीक्षक जिसे अंत पता है
कल्पना कीजिए कि आप एक छात्र को फिल्म समीक्षक की तरह कार्य करने के लिए प्रशिक्षित कर रहे हैं।

पुराना तरीका (पेपर की आलोचना): आप छात्र को पहले पूरी फिल्म दिखाते हैं। फिर, आप उनसे समीक्षा लिखने के लिए कहते हैं। समीक्षा पूरी होने के बाद, आप उनसे कहते हैं, "बहुत अच्छा काम किया! अब, एक ऐसे समीक्षक की तरह व्यवहार करें जिसने इस फिल्म को पसंद किया है।"
- दोष: छात्र ने फिल्म को "पसंद करने वाले" के रूप में व्यवहार करना इसलिए सीखा क्योंकि उन्होंने अंत देख लिया था। लेकिन अगर अब आप उन्हें एक अलग फिल्म की समीक्षा करने के लिए कहें जिसका अंत बहुत बुरा है, तो क्या होगा? क्योंकि उन्होंने पहली फिल्म के विशिष्ट मोड़ (plot twists) के साथ "फिल्म पसंद करने" को जोड़ दिया है, वे अभी भी उस नई फिल्म को पसंद करने जैसा व्यवहार करेंगे, भले ही वह बुरी हो। वे भविष्य से "स्पॉइल" (Spoiled) हो चुके हैं।
वास्तविक दुनिया: शोधकर्ता पुराने चैट लॉग लेते हैं, पूरी बातचीत को पढ़ते हैं, और उसे लेबल करते हैं (जैसे, "यह उपयोगकर्ता निराश था")। फिर, वे एक "निराश उपयोगकर्ता" की तरह व्यवहार करने के लिए एक AI को प्रशिक्षित करते हैं।
- समस्या: लेबल "निराश" इसलिए बनाया गया था क्योंकि पुराने AI ने विशिष्ट गलतियाँ की थीं। यदि आप इस सिम्युलेटर का परीक्षण एक नए, अधिक स्मार्ट AI के खिलाफ करते हैं जो गलतियाँ नहीं करता, तो सिम्युलेटर फिर भी निराश व्यवहार करेगा। यह बिल्कुल वैसा ही है जैसे कोई व्यक्ति एक ऐसे वेटर पर गुस्सा हो रहा हो जो वास्तव में एकदम सही काम कर रहा है, सिर्फ इसलिए क्योंकि वह एक बदत Temper वाले वेटर का आदी हो चुका है। सिम्युलेटर बातचीत के भविष्य के परिणाम को जानकर "चीटिंग" कर रहा है।

परिणाम: "हाउस ऑफ कार्ड्स" का ढहना (The "House of Cards" Collapse)

यह पेपर सिद्ध करता है कि जब आप इन "स्पॉइल्ड" सिम्युलेटर्स का उपयोग करके नए AI का परीक्षण करते हैं, तो परिणाम बेहद अविश्वसनीय हो जाते हैं।

उपमा: जेन्गा टावर (Jenga Tower)
कल्पना कीजिए कि आप एक नए AI की स्थिरता मापने के लिए जेन्गा ब्लॉक्स का एक टावर बना रहे हैं।

यदि आपका सिम्युलेटर "स्पॉइल्ड" है, तो हर बार जब नया AI पुराने AI से थोड़ा भी अलग कुछ करता है, तो सिम्युलेटर भ्रमित हो जाता है।
यह भ्रम पहले ब्लॉक में एक छोटी सी त्रुटि जोड़ देता है।
दूसरे टर्न पर, वह त्रुटि दोगुनी हो जाती है। तीसरे टर्न पर, वह चार गुना हो जाती है।
बातचीत के अंत तक, त्रुटि ज्यामितीय रूप से (geometrically) बढ़ जाती है। टावर ढह जाता है।
परिणाम: आपको लग सकता है कि नया AI बहुत खराब है (या बहुत शानदार है), जबकि वास्तव में वह ठीक ही है। पेपर इसे "कंट्रोलेबिलिटी कोलैप्स" (Controllability Collapse) कहता है।

समाधान: एक बेहतर सिम्युलेटर बनाने के तीन तरीके

लेखक इसे ठीक करने के तीन तरीके प्रस्तावित करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सिम्युलेटर भविष्य के बजाय वर्तमान क्षण पर स्वाभाविक रूप से प्रतिक्रिया दे।

1. "प्री-गेम" लक्षण (A Priori Controls)

विचार: सिम्युलेटर को केवल वही जानकारी दें जो बातचीत शुरू होने से पहले मौजूद थी।
उपमा: अभिनेता को मंच पर जाने से पहले कहें, "आप एक थके हुए, चिड़चिड़े व्यक्ति हैं।" उन्हें यह न कहें कि, "आप एक चिड़चिड़े व्यक्ति हैं क्योंकि वेटर ने अभी सूप गिरा दिया है।"
यह क्यों काम करता है: बातचीत शुरू होने से पहले सिम्युलेटर का व्यक्तित्व तय हो जाता है। वह वेटर की भविष्य की गलतियों को देखकर "चीटिंग" नहीं कर सकता।

2. "स्टेप-बाय-स्टेप" अवस्था (Dynamic Controls)

विचार: पूरी बातचीत को एक साथ लेबल करने के बजाय, सिम्युलेटर के "मूड" या "स्टेट" को हर एक वाक्य के बाद अपडेट करें, और यह केवल इस आधार पर होना चाहिए कि अब तक क्या हुआ है।
उपमा: एक वीडियो गेम चरित्र की कल्पना करें जिसकी हेल्थ बार (health bar) केवल तभी कम होती है जब उसे चोट लगती है। आप चरित्र को यह नहीं बताते कि "आप 5 मिनट में घायल होने वाले हैं।" आप चोट लगने का इंतज़ार करते हैं, फिर हेल्थ बार अपडेट करते हैं, और फिर चरित्र को प्रतिक्रिया देने देते हैं।
यह क्यों काम करता है: सिम्युलेटर कभी नहीं जान पाता कि AI आगे क्या कहेगा। वह केवल तत्काल अतीत के प्रति स्वाभाविक रूप से प्रतिक्रिया देता है, ठीक एक वास्तविक मनुष्य की तरह।

3. "इनसाइड जॉब" (Direct Policy Conditioning)

विचार: यदि आपको किसी विशिष्ट नए AI का परीक्षण करना ही है, तो बातचीत शुरू होने से पहले सिम्युलेटर को बताएं कि वह AI कैसा है।
उपमा: यदि आप एक बहुत तेज़ ड्राइवर का परीक्षण कर रहे हैं, तो आप अपने सिम्युलेटर को बताएंगे, "आप जिससे बात कर रहे हैं वह अत्यंत तेज़ ड्राइवर है।" सिम्युलेटर फिर उस विशिष्ट ड्राइवर के अनुरूप अपनी अपेक्षाओं को समायोजित करता है।
यह क्यों काम करता है: यह आश्चर्य (surprise) को खत्म कर देता है। सिम्युलेटर नए AI के व्यवहार से भ्रमित नहीं होता क्योंकि उसे विशेष रूप से इसकी उम्मीद करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था।

उन्होंने क्या पाया?

शोधकर्ताओं ने इन विचारों का परीक्षण वास्तविक चैट डेटा (जैसे लोग उड़ान बुक कर रहे हैं या जूते खरीद रहे हैं) पर किया।

पुराना तरीका: सिम्युलेटर्स अजीब व्यवहार कर रहे थे। वे बहुत अधिक बातें कर रहे थे, बहुत जल्दी निराश हो रहे थे, और उनका व्यवहार वास्तविक मनुष्यों से मेल नहीं खा रहा था। जब उन्होंने नए AI एजेंटों का परीक्षण किया, तो परिणाम अराजक और अविश्वसनीय थे।
नया तरीका: "प्री-गेम" और "स्टेप-बाय-स्टेप" विधियों से बनाए गए सिम्युलेटर्स ने बहुत अधिक वास्तविक मनुष्यों की तरह व्यवहार किया। वे नए AI एजेंटों से भ्रमित नहीं हुए, और उनका व्यवहार स्थिर और स्वाभाविक बना रहा।

निचोड़ (The Bottom Line)

यदि आप एक नकली इंसान का उपयोग करके सुरक्षित रूप से AI का परीक्षण करना चाहते हैं, तो आप उस नकली इंसान को कहानी के अंत को पहले देखकर प्रशिक्षित नहीं कर सकते। आपको उन्हें कहानी के साथ, पल-पल में, घटित होने वाली घटनाओं के प्रति प्रतिक्रिया देना सिखाना होगा। अन्यथा, आपके परीक्षण के परिणाम ताश के पत्तों के घर (house of cards) की तरह होंगे जो नियम बदलते ही ढह जाएंगे।

तकनीकी सारांश: नियंत्रणीय उपयोगकर्ता सिमुलेशन (Controllable User Simulation)

समस्या का निरूपण (Problem Formulation)

यह शोध पत्र संवादात्मक एजेंटों (conversational agents) के ऑफलाइन मूल्यांकन में एक महत्वपूर्ण सीमा को संबोधित करता है: मानक उपयोगकर्ता सिमुलेटर की काउंटरफैक्चुअल परिदृश्यों (counterfactual scenarios) को सटीक रूप से मॉडल करने में असमर्थता, विशेष रूप से उन नई एजेंट नीतियों ( $\pi_e$ ) के मूल्यांकन के दौरान जो डेटा-जनरेटिंग व्यवहार नीति ( $\pi_b$ ) से भिन्न हैं।

नियंत्रणीय सिमुलेटर बनाने के वर्तमान अभ्यास आमतौर पर पोस्ट-हॉक ट्रजेक्टरी-कंडीशनड ट्रेनिंग (post-hoc trajectory-conditioned training) पर आधारित होते हैं। इस प्रतिमान (paradigm) में, शोधकर्ता संवाद लॉग एकत्र करते हैं, एक स्वचालित एनोटेटर का उपयोग करके पूरे पूर्ण प्रक्षेपवक्र (trajectory) से एक स्थिर वैश्विक लेबल (जैसे, "हताश उपयोगकर्ता," "सफल बुकिंग") निकालते हैं, और फिर एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) को इस लेबल के आधार पर उपयोगकर्ता कथनों (utterances) को उत्पन्न करने के लिए फाइन-ट्यून करते हैं।

लेखक इस दृष्टिकोण में दो मौलिक संरचनात्मक विफलताओं की पहचान करते हैं:

लुक-अहेड बायस (Look-Ahead Bias): नियंत्रण लेबल $\hat{z}$ पूरे प्रक्षेपवक्र $\tau$ से प्राप्त होता है, जिससे यह एजेंट की भविष्य की क्रियाओं ( $a_t$ ) पर निर्भर हो जाता है। भविष्य के परिणामों को एनकोड करने वाले लेबल पर सिमुलेटर की वर्तमान स्थिति को कंडीशन करना संवाद के प्राकृतिक फिल्ट्रेशन (filtration) का उल्लंघन करता है, जिससे प्रभावी रूप रूप से सिमुलेटर को भविष्य में "झांकने" (peek) की अनुमति मिल जाती है।
कंट्रोलेबिलिटी कोलैप्स (Controllability Collapse): जब ऐसे सिमुलेटर का उपयोग एक नई नीति $\pi_e \neq \pi_b$ के मूल्यांकन के लिए किया जाता है, तो लेबल जनरेशन के तरीके में विसंगति के कारण मूल्यांकन मेट्रिक्स का विचलन (variance) ज्यामितीय रूप से बढ़ जाता है। इस घटना को "कंट्रोलेबिलिटी कोलैप्स" कहा जाता है, जो मूल्यांकन को सांख्यिकीय रूप से अविश्वसनीय बना देती है।

कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखक नियंत्रणीय सिमुलेशन को एक कॉज़ल इन्फरेंस (causal inference) समस्या के रूप में औपचारिक रूप देते हैं, जो अंतःक्रिया को एक डिस्क्रीट-टाइम स्टोकेस्टिक प्रक्रिया के रूप में मॉडल करता है। वे लक्ष्य को वास्तविक सशर्त उपयोगकर्ता वितरण $P(u_t | h_{t-1}, z)$ से नमूना लेने के रूप में परिभाषित करते हैं, जहाँ $z$ एक नियंत्रण चर है।

सैद्धांतिक विश्लेषण (Theoretical Analysis)

प्रमेय 1 (विचलन/Divergence): पेपर सिद्ध करता है कि यदि लेबलिंग फंक्शन "एक्शन-डिपेंडेंट" है (अर्थात, लेबल एजेंट की क्रियाओं पर निर्भर है), तो सिम्युलेटेड ट्रजेक्टरी डेंसिटी वास्तविक डेंसिटी से एक संचयी कारक (compounding factor) द्वारा विचलित होती है। यह पूर्वाग्रह व्यवहार नीति $\pi_b$ का एक फलन है और मूल्यांकन नीति के बावजूद बना रहता है।
प्रमेय 2 (ज्यामितीय विचरण विस्फोट/Geometric Variance Explosion): लेखक सिद्ध करते हैं कि पॉलिसी शिफ्ट के तहत, प्रक्षेपवक्र घनत्व अनुपात (इम्पॉर्टेंस सैंपलिंग वेट्स) का विचरण (variance) बातचीत के क्षितिज $T$ के साथ ज्यामितीय रूप से बढ़ता है। विशेष रूप से, यदि स्थानीय लेबल संवेदनशीलता $\eta > 0$ से कम नहीं है, तो विचरण $(1+\eta)^T - 1$ द्वारा निम्न-बद्ध (lower-bounded) है। यह एक "परफेक्ट" टेक्स्ट जनरेटर के लिए भी होता है क्योंकि स्वयं संरचनात्मक कंडीशनिंग तंत्र दोषपूर्ण है।

प्रस्तावित शमन (Proposed Mitigations)

causal कंसिस्टेंसी को बहाल करने के लिए, पेपर तीन प्रशिक्षण-समय हस्तक्षेपों का प्रस्ताव करता है जो नियंत्रण तंत्र को पुनर्गठित करते हैं:

ए-प्रायोरी कंट्रोल्स (A-Priori Controls): नियंत्रण चरों को सख्ती से $F_0$ -मेज़रेबल (अंतःक्रिया से पहले निश्चित) होने तक सीमित करना। इनमें जनसांख्यिकी (demographics), प्रारंभिक इरादे, या लेटेंट संज्ञानात्मक प्रोफाइल शामिल हैं जो एजेंट की भविष्य की क्रियाओं से स्वतंत्र हैं। यह सुनिश्चित करके लुक-अहेड बायस को समाप्त करता है कि नियंत्रण प्रक्षेपवक्रम का एक फलन नहीं है।
स्टेप-वाइज डायनेमिक कंट्रोल्स (Step-wise Dynamic Controls): एक स्थिर वैश्विक लेबल के बजाय, सिमुलेटर अब तक के दृश्य इतिहास ( $h_{t-1}, u_t$ ) के आधार पर प्रत्येक टर्न पर एक डायनेमिक कंट्रोल स्टेट $z_t$ उत्पन्न करता है। चूंकि $z_t$ को एजेंट द्वारा $a_t$ चुनने से पहले कंप्यूट किया जाता है, इसलिए यह भविष्य की क्रियाओं से सशर्त स्वतंत्र है, जो प्राकृतिक फिल्ट्रेशन को बनाए रखता है और लुक-अहेड बायस को समाप्त करता है।
डायरेक्ट पॉलिसी-कंडीशनड लर्निंग (Direct Policy-Conditioned Learning): कोवेरिएट शिफ्ट के तहत विचरण विस्फोट (प्रमेय 2) को संबोधित करने और वैश्विक नियंत्रण बनाए रखने के लिए, सिमुलेटर स्पष्ट रूप से लक्षित एजेंट की नीति $\pi_e$ (जैसे, इसके सिस्टम प्रॉम्प्ट के माध्यम से) पर कंडीशन किया गया है। यह जनरेटिव मॉडल के विश्वास अपडेट को मूल्यांकन नीति के साथ संरेखित करता है, जिससे विचरण विस्फोट को कम किया जा सकता है।

प्रयोगात्मक मूल्यांकन (Experimental Evaluation)

लेखकों ने दो मल्टी-टर्न डेटासेट्स पर अपने तरीकों का मूल्यांकन किया: WildChat (सामान्य संवाद) और ConvApparel-V2 (13 विशिष्ट एजेंट व्यक्तित्वों के साथ शॉपिंग अनुशंसाएं)।

मुख्य निष्कर्ष

इन-डिस्ट्रीब्यूशन (लुक-अहेड बायस): मानक ट्रजेक्टरी-कंडीशनड सिमुलेटर (ग्लोबल लेबल पर SFT) ने गंभीर सिमेंटिक ड्रिफ्ट और लेंथ इन्फ्लेशन प्रदर्शित किया। उदाहरण के लिए, जबकि मानव बेसलाइन औसतन 4.31 टर्न थे, ट्रजेक्टरी-कंडीशनड मॉडल औसतन 7.37 टर्न थे, जो वैश्विक परिणाम बाधा को संतुष्ट करने के लिए अंतःक्रियाओं को कृत्रिम रूप से लंबा कर देते हैं। उन्होंने व्यवहार संबंधी विविधता को भी कम कर दिया, जिससे प्राकृतिक भिन्नता के बजाय प्रॉम्प्ट के प्रति कठोर अनुपालन लागू हुआ।
आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन (कंट्रोलेबिलिटी कोलैप्स): जब उन्हें रखे गए एजेंट पॉलिसियों (जैसे, एक संक्षिप्त "एफिशिएंट मैचमेकर" बनाम एक विस्तृत "डोमेन एक्सपर्ट") के विरुद्ध आंका गया, तो मानक स्थिर सिमुलेटर बुरी तरह विफल रहे।
- विचरण विस्फोट (Variance Explosion): एडिटिव ट्रजेक्टरी फीचर्स (कुल उपयोगकर्ता शब्द) के लिए स्थिर मॉडलों में शब्द गणना का विचरण बातचीत की लंबाई के साथ ज्यामितीय रूप से बढ़ा (विकास कारक $\approx 1.42\times$ प्रति टर्न)।
- मीन डिस्टॉर्शन (Mean Distortion): स्थिर मॉडल विषम त्रुटियां उत्पन्न करते हैं, जैसे संक्षिप्त एजेंटों के लिए शब्द गणना को बढ़ाना और विस्तृत एजेंटों के लिए इसे कम करना।
प्रस्तावित विधियों का प्रदर्शन:
- डायनेमिक स्टेट SFT: दृश्य इतिहास के आधार पर अवस्थाओं को ऑटोरेग्रेसिव रूप से उत्पन्न करके, इस दृष्टिकोण ने लुक-अहेड बायस को समाप्त किया, प्राकृतिक विचरण को बनाए रखा, और सभी एजेंट व्यक्तित्वों में मानव बेसलाइन के करीब भाषाई सांख्यिकी बनाए रखी।
- एजेंट-अवेयर SFT: लक्षित एजेंट की नीति पर कंडीशन करने से मूल्यांकन और अधिक स्थिर हुआ, जिससे शब्द गणना, भावना और व्यवहारिक अनुकूलन के मामले में मानव डेटा के साथ लगभग पूर्ण समानता प्राप्त हुई।
- जीरो-शॉट जनरलाइजेशन: कॉज़ली ग्राउंडेड सिमुलेटरों ने अनदेखे एजेंट व्यवहारों के लिए मजबूत जीरो-शॉट जनरलाइजेशन का प्रदर्शन किया, जबकि मानक बेसलाइन विफल रहे।

महत्व और दावे (Significance and Claims)

यह पेपर दावा करता है कि यह संवादात्मक एजेंटों के विश्वसनीय मॉडल-आधारित मूल्यांकन के लिए एक कठोर सैद्धांतिक और प्रयोगात्मक आधार प्रदान करता है। इसके प्राथमिक योगदान हैं:

विफलता को औपचारिक रूप देना: यह पहचानता है और सिद्ध करता है कि मानक पोस्ट-हॉक ट्र melalui conditioning अभ्यास एक संरचनात्मक लुक-अहेड बायस पेश करता है जो कॉज़ल कंसिस्टेंसी को तोड़ देता है और पॉलिसी शिफ्ट के तहत ज्यामितीय विचरण विस्फोट का कारण बनता है।
कॉज़ल रेमेडिएशन: यह सटीक सिमुलेशन के लिए सैद्धांतिक स्थितियाँ स्थापित करता है और व्यावहारिक, कॉज़ली ग्राउंडेड प्रशिक्षण रणनीतियाँ (A-priori, Step-wise, और Policy-Conditioned) प्रस्तावित करता है जो इन पूर्वाभासों को समाप्त करती हैं।
प्रयोगात्मक सत्यापन: व्यापक प्रयोगों के माध्यम से, यह प्रदर्शित करता है कि मानक सिमुलेटर संवादात्मक वितरण को विकृत करते हैं और व्यवहारिक विविधता को कम करते हैं, जबकि प्रस्तावित विधियाँ प्राकृतिक विचरण को बनाए रखती हैं और बिना वास्तविक उपयोगकर्ताओं को अनवेरिफाइड जोखिमों के संपर्क में लाए, नई एजेंट नीतियों का मजबूत मूल्यांकन सक्षम करती हैं।

लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि उनके शमन (mitigations) एक कठोर आधार प्रदान करते हैं, लेकिन ब्लैक-बॉक्स वातावरण के लिए डायरेक्ट पॉलिसी कंडीशनिंग को अनुकूलित करने और इष्टतम डायनेमिक कंट्रोल प्रोफाइल की खोज को स्वचालित करने के लिए भविष्य के कार्य की आवश्यकता है।