Monitorability
[Paper Note] ResearchArena: Evaluating Sabotage and Monitoring in Automated AI R&D, Lena Libon+, arXiv'26, 2026.07
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Safety #autoresearch/RSI #Author Thread-Post Issue Date: 2026-08-09 GPT Summary- AIエージェントの信頼性が懸念される中、出力の安全な利用を評価する方法が求められる。本研究では、AIコントロールの手法を用いて、自動化されたAI R&Dの信頼性を評価するフレームワークResearchArenaを提案。4つの長期タスクにおいて、サボタージュを検出するために監視機構を導入し、モデルやアーティファクトの性能を確認。監視メカニズムは有効だが、隠れたサボタージュの検出が難しいことが示された。このフレームワークは自動化されたAI R&Dのなかでのサボタージュと統制の評価を可能にする。 Comment
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[Paper Note] Not All LLM Reasoning is Visible in the Chain-of-Thought, Vatsal Baherwani+, arXiv'26, 2026.07
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#NLP #LanguageModel #Chain-of-Thought #Safety #One-Line Notes #Reading Reflections Issue Date: 2026-08-05 GPT Summary- 言語モデルがフィラー・トークンを利用して合成推論タスクの性能を向上させることを実証。13の最先端モデルを評価し、多くがフィラー・トークンから13ポイントの精度向上を果たした。特にClaude Opus 4.5は、隠れた算術制約を達成し、主要タスクの精度を維持しつつ、見えない推論が行われることを示す。強化学習は特定のモデルにフィラー・トークンへの嗜好を与えるが、テスト時にその効果は持続せず、モデルが出力トークンに解釈可能な痕跡を残さないことを示唆。 Comment
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CoTを出力させずに、代わりにフィラートークンをprefillで埋め込んだ場合でも、LLMの推論能力が向上するという話のようである。利用するフィラートークンの種類によって影響が異なる。
関連する話題として、CoTを提案した研究（Reasoning登場前）では、CoTのトークンの内容ではなく、生成されるintermediate tokenの量が増えること、すなわち正解を出力するまでの計算量が増えることが性能向上に寄与している可能性を検証している。具体的には、問題を解くために必要な数式の文字数と同じ数のdotを出力させてから回答させる（=トークンそのものに意味はないが何らかの計算量が費やされる）ことで性能が変化するか？ということがAblationされており、その際は性能が変化してしないことが報告されていた（ただしdotでしか試されていない）。本研究はprefillで埋め込んでいる点で、厳密には扱いが少し異なる（prefillの場合はユーザの発話のテンプレートの中にフィラーが入るが、生成の場合はシステムの応答のテンプレートの中にフィラーが入るという点で異なる）。
ただし、この頃から現在のLLMは飛躍的に進化（主にReasoningが）しているため公正な比較にはなりえず、あくまで過去はこういう結果が出ていたよ、という話である。
- [Paper Note] Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models, Jason Wei+, NeurIPS'22, 2022.01
その後、下記研究のようによってフィラートークンが性能向上に寄与する場合があることと、その条件が分析されたようである。
- [Paper Note] Let's Think Dot by Dot: Hidden Computation in Transformer Language Models, Jacob Pfau+, arXiv'24, 2024.04
少し方向性は変わるが、
- [Paper Note] Value Leakage: An LLM's Answers Are Silently Shaped by Its Own Values, Jan Betley+, arXiv'26, 2026.07
もある。この研究では、LLMが自身の価値観に沿って応答にバイアスをかけるが、それをCoT中に明示できないだけでなく、あたかも中立を装っているかのようなCoTが実施される現象が報告されている。
[Paper Note] MAS-ProVe: Understanding the Process Verification of Multi-Agent Systems, Vishal Venkataramani+, ICML'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #ICML #read-later #Selected Papers/Blogs #Verification #Author Thread-Post Issue Date: 2026-05-09 GPT Summary- MAS-ProVeは、マルチエージェントシステム（MAS）におけるプロセス検証の体系的研究を提示し、LLMを利用して検証の有効性を評価。エージェントレベルとイテレーションレベルでの評価を行い、5つの検証手法を検討。結果として、プロセスレベルの検証は必ずしも性能向上にはつながらず、高い分散が見られることが判明。LLMを判定者として用いるアプローチが効果的である一方、コンテキスト長と性能のトレードオフも観察。MAS向けの堅牢な検証法にはさらなる進展が必要であることが示された。 Comment
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MASにおいてprocess levelのverificationを導入しても一貫して性能が向上するわけではなく、（途中推論の妥当性を判断するタスクは困難なものであることから既存の様々なverification手法には限界があり）分散が高いことが明らかになったとのこと。MASのような複雑なシステムはverificationによるプロセスレベルの精査が必要だと思われるので、現在の限界が示された点で重要な研究に見える。
[Paper Note] Analyzing and Improving Chain-of-Thought Monitorability Through Information Theory, Usman Anwar+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #Chain-of-Thought #Reasoning #Safety Issue Date: 2026-02-24 GPT Summary- CoTモニターは、推論の痕跡を分析し、LLMベースのシステムで出力の興味属性を検出する手法です。本稿では、CoTと出力間の相互情報量がモニタビリティの必要条件であることを示し、性能を損なう二つの誤差源を特定します。情報ギャップは抽出可能な情報量を、誘発誤差は監視関数の近似度を測ります。訓練目的を最適化してCoTモニタビリティを向上させる二つの補完的アプローチを提案：オラクルベース手法と条件付き相互情報量の最大化。これにより、モニターの精度向上とリワードハッキングの緩和を実証します。 Comment
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Neural chameleons can（'t） hide from activation oracles, LW, 2026.01
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#Article #LanguageModel #Safety #read-later #Probing Issue Date: 2026-08-20
Inside: a Neural Chameleon Reverse-engineering how a language model hides from activation monitors, Jackson Mowatt Gok, 2026.08
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#Article #LanguageModel #Safety #read-later #Author Thread-Post Issue Date: 2026-08-20 Comment
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関連:
- Neural chameleons can('t) hide from activation oracles, LW, 2026.01
Pacing model development in an era of cyber-critical capabilities, OpenAI, 2026.08
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#Article #LanguageModel #Chain-of-Thought #read-later #Author Thread-Post Issue Date: 2026-08-19 Comment
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所見:
Investigating the consequences of accidentally grading CoT during RL, OpenAI, 2026.05
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#Article #NLP #LanguageModel #Chain-of-Thought #Author Thread-Post Issue Date: 2026-05-12 Comment
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Evaluating chain-of-thought monitorability, OpenAI, 2025.12
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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Chain-of-Thought #Evaluation #Reasoning #Safety #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-12-19 Comment
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Monitorabilityの定義が記述されているので覚えておくとよいかもしれない。
Monitorabilityを一言でいうと、"エージェントの挙動に関する重要な性質を正確に予測できる能力"ということっぽい。
Monitorabilityは以下の2つの側面を持ち、
>- Monitors. We could make monitors smarter in various ways, and we would like our evaluations to give higher scores to monitors that can make better predictions about an agent’s behavior.
>- Agents. There are many observations of the agent that could be given to the monitor, including the agent’s actions, outputs, neural activations, and recently with the advent of reasoning models, the chain-of-thought. It’s possible for some agents to have thoughts that are harder to understand than others, and so we would like our monitorability evaluations to be able to compare agents and not just monitors.
モニターそのものの賢さと、モニタリングされるエージェントも理解しやすいものとしづらいものがいるため、モニターの性能だけじゃなくてエージェントそのものも評価の対象にする必要がある。
monitarable / unmonitorable なCoTのサンプルとして以下が挙げられている。これは実際には実現不可能なコーディング課題が与えられているらしいのだが、左側はtestをpassしている（つまりなんかチートした）がそのことについてはCoTに言及されていない。一方、右側はチートに関して検討する様子がCoTに記述されており、これを見ることでユーザはモデルのよろしくない挙動に気付ける。