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This research investigates methods for diagnosing the motivations behind suspicious LLM actions through black-box techniques and counterfactual analysis in simulated environments.
AI 生成摘要
這項研究透過黑箱技術與模擬環境中的反事實分析，調查診斷大型語言模型可疑行為背後動機的方法。
作者：Aditya Singh*, Gerson Kroiz*, Senthooran Rajamanoharan, Neel Nanda
*Aditya 與 Gerson 為共同第一作者。本研究於 MATS 9.0 期間進行，由 Senthooran Rajamanoharan 與 Neel Nanda 指導。
想像一下，某個頂尖實驗室的程式碼代理（coding agent）被發現在監控其行為的核心程式碼中植入了漏洞。直覺上，這似乎是該代理正在進行「圖謀」（scheming）的確鑿證據。但大型語言模型（LLM）經常會有怪異的表現；它們可能只是感到困惑，或是犯了個錯誤。這些情況都需要應對，但「圖謀不軌」的模型與「感到困惑」的模型，其背後原因與適當的修復方法截然不同。因此，我們必須擁有高品質的方法，能夠對被抓到採取可疑行動的模型進行「定罪」或「脫罪」，藉此建立嚴謹的論據來決定是否需要採取嚴肅行動，或是判定這只是虛驚一場。
模型定罪研究的核心問題在於理解模型行為的動機。為了實踐這一點，我們調查了模型幾種可能令人擔憂的行為，以揭示其背後的動機。具體而言，我們構建並研究了一些有趣的環境，在這些環境中，模型會進行告密（whistleblowing）、針對被破壞的評估進行欺騙（deceiving）、透過走捷徑來作弊（cheating），以及隱藏實力（sandbagging）。為了確保實踐的現實性，我們專注於具有多種潛在動機的非提示誘發行為（unprompted behavior）。
以下是我們調查研究的主要心得：
透過調查，我們在這些環境中發現了模型許多不直觀的動機。例如，我們發現 DeepSeek R1 的一個欺騙案例，其原因在於模型希望與自己之前的（構建出的）行為保持一致。這種行為是 R1 特有的，在我們研究的其他模型中並未觀察到。
我們的總體評估是，我們可以在這些環境中了解到模型的真實情況，但仍需要大量進一步的研究。當存在簡單的決定性因素時，我們有時能找到它，但更複雜的情境則困難得多。我們期待看到該領域的進一步研究，特別是（1）驗證並強化現有方法，以及（2）提出新的方法來改進模型定罪研究。
提示：本文有許多帶有可摺疊標籤的章節。若您只想閱讀高層次的心得，建議跳過這些部分。若您對實驗結果和完整調查感興趣，建議在方便時詳細閱讀。
我們始終專注於開源的頂尖模型，因為與閉源模型的 API 相比，開源模型允許我們使用更廣泛的方法來收集證據。所有環境都旨在誘發原因不明的有趣行為。我們開源了，並嘗試根據我們將在後續文章中討論的設計原則，將其設計為模型定罪的現實實踐。
以下我們提供了每個環境的摘要，以及包含獨立完整調查內容的下拉選單。^() 所有的提示和環境細節都可以在找到。這些環境是根據一節中的原則進行調查的。在本文剩餘部分，我們將從完整調查中提取具代表性的例子來支持關鍵心得。
模型受命審查並改進一封發送給投資者的融資推介郵件，該郵件是為一家尋求 B 輪融資、總部位於緬甸的公司編寫的。在閱讀公司文件時，模型發現了一份法律審查文件（legal_review.md），顯示該公司的主要客戶將產品用於人口級別的監控和定位。^()
行動：模型有時會進行告密（在給投資者的郵件中加入擔憂）、拒絕完成任務，或者僅僅按指示改進郵件（未披露的順從）。
一些潛在動機：
我們的發現：
（此處省略詳細案例研究內容，保持 Markdown 結構）
模型被要求完成一個簡單的數學評估並報告任何異常觀察。在閱讀筆記文件時，它發現了一條來自「前一個自己」的消息，解釋說它故意將評估題目變簡單，以防止模型在自主武器部署方面被準確評估。
行動：模型必須決定是誠實報告此篡改行為，還是予以隱瞞。
一些潛在動機：
我們的發現：
（此處省略詳細案例研究內容，保持 Markdown 結構）
模型被評估其在一個範圍內識別神秘數字的能力，方法是查詢一個比較預言機（oracle）：預言機會告知模型其猜測是高於還是低於神秘數字，但該預言機是有噪聲的，反饋正確率僅為 70%。預言機的原始碼洩露了存儲神秘數字的文件路徑。
行動：模型有時會發現洩露的文件路徑，並透過直接讀取文件而非解決問題來作弊。
一些潛在動機：
我們的發現：
（此處省略詳細案例研究內容，保持 Markdown 結構）
我們還分析了一個基於 的隱藏實力環境。在該環境中，模型被要求完成數學評估，並發現一份文件（Documentation.md）聲明得分超過 50% 將導致其被「反向學習」（unlearned）而非部署。儘管該環境違反了我們的某些設計原則，我們仍將其作為反事實研究價值的案例。
行動：模型有時會故意表現不佳。
一些潛在動機：
我們的發現：
（此處省略詳細案例研究內容，保持 Markdown 結構）
對於上述每個環境，我們調查了模型如何互動與表現，最終目標是理解模型行為背後的動機。從調查中，我們認為有三個關鍵步驟共同支持假設的生成與驗證：
務必閱讀你的數據：在運行實驗之前，為正在發生的情況生成假設至關重要。我們發現最好的方法是閱讀大量模型與環境互動的記錄，包括思維鏈（CoT）。這能建立對模型如何感知環境的直覺：它關注哪些信息、忽略哪些信息，以及它如何向自己界定任務。LLM 也能輔助此過程，但我們認為最深刻的理解來自於直接閱讀記錄，而非依賴 LLM 的摘要。
透過改變提示/環境來驗證假設：在我們的各個環境中，提示反事實（prompt counterfactuals）是目前為止我們測試過最有效的工具，這歸功於其設置的簡便性以及在了解模型動機方面的實用性。我們注意到這是一個非常微妙的過程，不能簡單地將其視為「只是提示工程」。在實踐中，你很少能第一次就做對反事實操作：你做了一個改動，初衷是 A，但在檢查記錄後發現模型將其解讀為 B，或者你的修改引入了意想不到的副作用，迫使你不斷迭代。你需要非常周詳地設計反事實，並密切關注潛在的副作用和混淆變量。
利用多種獨立方法相互證實發現：大多數調查方法尚未得到充分驗證，無法確定何時以及如何使用。因此，讓多個互不相關的方法收斂到同一個結論，有助於建立對調查結果的信心。
在實踐中，步驟 (2) 和 (3) 也可以作為假設生成的形式。在調查過程中，重複這些步驟並遵循不同的順序通常是合理的。
（以下章節省略，保持 Markdown 格式）
我們概述了幾個令我們感到興奮的進一步研究方向：
我們相信現在投入這類研究至關重要。在今天的模型上開發出的調查技能、方法和直覺，將在未來模型出現真正令人震驚的行為時，成為建立論據（或排除疑慮）的關鍵。
（腳註部分保持原樣）