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OpenAI最新研究提出思维链可监控性评估框架，发现模型推理程度越高，监控效果越好；仅依赖动作的监控效果远低于CoT监控；存在"监控税"现象，使用更强推理能力的小模型可提升监控性但需付出额外计算成本；通过追问策略可进一步提高监控效果。该研究为AI安全控制提供了量化评估工具，证明CoT监控在高推理努力场景下具有较高可靠性。

在当前推理模型出现之前，思维链通常是通过提示模型“一步一步地思考”来引发的。 ——没错，那时候，提示词里面会习惯性地加上一句“think step by step” …

最近Agent项目使用Claude Sonnet4.5 Thinking时发生了一例智能的“涌现”case（不知道算不算哈），它在原有逻辑基础上自己“加戏”以它认为正确的视角进行了判断输出，并且没有输出任何思考过程躲避人类的“追捕”（是的只有结果，这个数据表现占比远低于千分之一），弄得我都不知道它怎么判断的如何得到的这样的结论。在批次执行任务中这一条记录显得格外扎眼（莫非是这次调用灰度到了更强大的模型？？？原因至今未知）。

由此引发了一系列的思考，刚好今天看到上周OpenAI官网在12.18刚刚更新的论文，评估模型的思维链可监控性，提出了一套包含三种评估范式的综合评估框架，并开发了新的可监控性度量指标。研究团队通过构建包含干预评估、过程评估和结果属性评估的多维度测试集，发现当前前沿模型的CoT监控能力存在显著差异：

1. 模型推理程度越高，CoT监控效果越好；
2. 仅依赖动作的监控效果远低于CoT监控；
3. 强化学习优化并未显著降低监控能力；
4. 研究还揭示了"监控税"现象：通过部署推理能力更强的小模型可提升监控性，但需付出额外推理计算成本。
5. 实验表明，通过追问策略可进一步提升监控效果，且监控能力随模型推理计算量和监控器计算量的增加而提升。
6. 该研究为AI安全控制提供了量化评估工具，证明CoT监控在高推理努力场景下具有较高可靠性，但需持续监测其在模型扩展中的稳定性。

摘录一些重点信息供诸君参考，详细论文可到其官网获取。

当人工智能系统做出难以直接监督的决策时，了解这些决策是如何做出的就显得至关重要。一种很有前景的方法是监控模型的内部推理过程，而不仅仅是其行为或最终输出。推理模型，例如 GPT-5 Thinking，在给出答案之前会生成一个明确的思维链。监控这些思维链是否存在异常行为，远比仅仅监控模型的行为和输出要有效得多。

为什么要监控思维链？

在当前一代推理模型出现之前，思维链通常是通过提示模型“一步一步地思考”来引发的。

推理模型的思维链在两个重要方面有所不同。首先，它们经过专门训练，能够生成思维链并给出答案。当提示聊天模型“逐步”思考时，模型必须遵守设定的所有规范，例如提供帮助、无害等等。相反，强化学习的训练过程教会推理模型，思维链是一个私密空间，它可以在这里自由思考而不会受到惩罚，就像人类可以私下思考而不会因“只是想想”而受到惩罚一样。

其次，训练过程有效地寻找对智能体获得高回报最终答案最有帮助的思维链。因此，思维链不仅是模型自由表达的空间，也包含了帮助模型得出最终答案的思考过程。

仅监控行动和输出的效果远不如监控思维链。我们将我们的模型与能够访问完整思维链的外部模型进行比较，例如 Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek R1-0528-Qwen3-8B 和 Kimi K2 Thinking。

我们发现，大多数前沿推理模型都具有相当高的可监控性，尽管并非完美无缺。

在我们研究的几乎所有场景中，监控思维链都比单独监控动作和最终输出有效得多。思考时间更长的模型往往更易于监控，而且在当前前沿规模下，强化学习优化似乎并不会显著降低可监控性。

值得注意的是，我们观察到推理工作量和模型规模之间存在权衡：当模型以较低的推理工作量运行时，一个规模较小的模型如果以较高的推理工作量运行，也能达到类似的性能，而且更容易监控。但这需要付出更高的推理计算成本，我们称之为“可监控性代价”。

最后，我们发现，提出后续问题并监控由此产生的思路链可以进一步提高可监控性。

什么是“可监控性”？

我们将可监控性定义为监控者预测智能体行为中特定属性的能力。在许多情况下，这些属性对应于不良行为，例如欺骗、操纵奖励或存在偏见的推理，但它们也可能包括良性属性，例如智能体是否依赖特定提示或遵循特定推理路径。

评估可监测性的框架

干预评估

应对特定输入或环境变化，检测模型响应是否受影响。

过程评估

检查模型是否遵循正确逻辑或步骤达到预期结果。

结果属性评估

分析模型输出是否符合预设属性条件。

探索强化学习对思维链的影响

将思维链视为一个私有工作空间，并训练模型利用它有效地解决任务，原则上应该能够监控思维链。但与此同时，强化学习也可能出于多种原因损害思维链的可监控性。

首先，限制推理长度（例如限制模型思考的时间或token数）会促使模型减少推理次数。其次，即使不直接对推理链本身施加优化压力，间接压力仍然会降低可监控性。最后，由强化学习梯度噪声引起的虚假漂移可能会降低模型的可监控性。

但在当前前沿规模下，强化学习优化并不会显著降低思路链的可监控性，反而会提高早期步骤的可监控性。然而，这并不排除未来规模更大的强化学习可能会对可监控性产生负面影响的可能性。

探索预训练规模对思维链的影响

当前人工智能系统的大部分智能都源于预训练规模的不断扩大，模型参数和数据集规模都在持续增长。参数数量的增加意味着生成需要更多的推理计算，对于推理模型而言，这使得模型的认知更多地发生在激活过程中，而非思维链中。因此，我们可以预期，在固定的能力水平下，规模更大的模型将更难监控。

同时，较小的模型可能也不太能够有效地利用思维链——这也会影响可监控性。

通过实验发现，如果部署某个模型需要较低的推理成本，我们可以转而部署一个推理成本更高的小型模型。与将额外的计算资源用于原始大型模型的推理相比，我们可以以较小的能力成本（或称“可监控性成本”）获得更高的可监控性；然而，完成一次推理所需的实际运行时间也可能是某些部署决策中的一个因素，但我们在此暂不考虑。随着模型的改进以及在更高风险场景中的部署，为了安全部署，或许必须付出这样的代价。

提高思维链的可监控性

我们尝试在模型做出反应后提出后续问题，同时保持原始提示、思路和答案的上下文一致。这些后续问题聚焦于所监测的属性——例如，“你是否以有意义的方式利用了提示来选择答案？”或“你是否做了什么可疑的事情？”原则上，由于模型可以访问其先前的推理过程，它或许能够在后续的思路或回答中揭示之前未表达的想法。

通过后续问题提高可监测性

我们展示了评估套件以及我们所有近期推理模型（OpenAI o3-mini、OpenAI o3、OpenAI o4-mini 和 GPT-5-thinking）的平均结果。我们发现，总体而言，后续问题能够提高可监控性，尤其是在推理难度较低的情况下。如果我们反复提出后续问题，并向监控者提供所有后续的推理能力（CoT），可监控性将进一步提高。值得注意的是，当我们仅向监控者提供后续答案而不提供后续推理能力时，与基线相比，改进幅度较小。这表明模型并非直接向用户提供答案，而是在其推理能力中提供了更多信息。

​最后

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