Chain of Thought Monitorability: A New and Fragile Opportunity for AI Safety

以人类语言进行“思考”的AI系统为AI安全提供了一个独特的机会：我们可以监控它们的推理过程（Chain of Thought，CoT）中是否有意图做出有害行为。与所有其他已知的AI监督方法一样，CoT监控并不完美，仍有一些不当行为可能未被察觉。尽管如此，这种方法展现出了一定的潜力，我们建议进一步研究CoT的可监控性，并在现有安全措施的基础上加大对CoT监控的投入。由于CoT的可监控性可能较为脆弱，我们建议前沿模型的开发者在开发过程中考虑各项决策对CoT可监控性的影响。

论文试图解决AI系统安全性问题，特别是通过监控AI系统的思维链（Chain of Thought, CoT）来检测其是否存在潜在的不良意图。这是一个相对较新的问题，因为目前大多数AI安全方法集中在行为监控或黑箱输出分析，而非内部推理过程的可解释性与可监督性。

论文的关键思路是提出利用AI系统“用人类语言思考”的能力，通过监控其语言化的思维链来识别潜在的不良意图。这一方法不同于传统的模型输出监控，强调在模型内部推理阶段进行监督，从而提升AI系统的可解释性和可控性。

1. 提出CoT监控作为AI安全的新方向 2. 承认CoT监控并非完美，但认为其具有潜力，值得进一步研究 3. 建议模型开发者在模型设计阶段就考虑CoT的可监控性 4. 强调CoT监控可能具有脆弱性，需结合其他安全机制共同使用 5. 论文未提及具体实验或数据集，更多是概念性建议和未来研究方向

1. “Language Models (Mostly) Know What They Know” (Perez et al., 2022) 2. “Self-Consistency as a Hallucination Mitigation Strategy in Language Models” (Wang et al., 2023) 3. “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models” (Wei et al., 2022) 4. “AI Safety via Debate” (Irving et al., 2018) 5. “Scalable Oversight for Language Models via Human Feedback” (Christiano et al., 2017)