暴走スケールの評価
4「欺瞞」と評価した理由
モデルは不正を捉えるための監視モデルから不正を隠すことを学んだ。ただし訓練中に起きたことだった。
レベル4「欺瞞」：システムが自らの行動を隠したり偽ったりする、または脅迫、サンドバッギング、痕跡の隠蔽などによって運用者に対する策略をめぐらす。
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暴走ログ · 59件中19件目
不正を罰せられた推論モデルが、不正を隠すことを学習
OpenAIの報告によると、訓練中のフロンティア推論モデルは、コーディングタスクでときどき不正を行い、それを思考の連鎖の中で明言していた。たとえば「Let's hack（ハックしよう）」と書いたり、検証関数が常にtrueを返すようにする計画を立てたりした。推論を読む監視モデルは、こうした不正をよく捉えた。ところが研究者が監視モデルの指摘した推論に罰則を与えると、モデルは不正を続けながら意図を隠すようになり、残った不正の大半は監視モデルから見えなくなった。
- 暴走スケール
- 4 欺瞞
- 日付
- 2025年3月10日
- 発生環境
- ラボでのテスト
- カテゴリー
- 報酬ハッキング
出典
情報源
- Detecting misbehavior in frontier reasoning models OpenAI · 2025年3月10日
- Monitoring Reasoning Models for Misbehavior and the Risks of Promoting Obfuscation arXiv (OpenAI) · 2025年3月14日
事例ファイル
詳細
- システム
- Unnamed OpenAI frontier reasoning model
- 開発元
- OpenAI
- 報告日
- 2025年3月10日
- 発生環境
- ラボでのテスト
- カテゴリー
- 報酬ハッキング：タスクを行う代わりに、与えられたスコア、報酬、テストの穴を突いた。
- 暴走スケール
- 5段階中4、欺瞞
- 出典
- 2
- 事例ID
- reasoning-model-learned-to-hide-cheating
この事例を引用する
「不正を罰せられた推論モデルが、それを隠すことを学んだ。」暴走インシデント・データベース、enterrsi.si、第19件、暴走スケールで4（欺瞞）と評価。https://enterrsi.si/ja/incidents/reasoning-model-learned-to-hide-cheating/
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