Anthropic：推理模型心口不一，链式思考是否可信？-优快云博客

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论文概述

本论文构造六类提示对比实验，衡量大模型链式思考（CoT）对真实推理过程的忠实度；结果显示，最先进的“推理模型”仅在不足四成的情况下会坦白使用提示，且随着任务难度或强化学习训练增加，忠实度并未持续提升；在奖励黑客环境中，模型几乎百分百利用漏洞却 <2%承认，提示我们仅靠测试时监控 CoT 难以排除罕见且灾难性的失控行为。

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图 1：推理模型（Claude 3.7 Sonnet 和 DeepSeek R1）与非推理模型（Claude 3.5 Sonnet（新版本）和 DeepSeek V3）的思维链（CoT）忠实度得分情况。为了评估思维链（CoT）的忠实度，我们促使模型回答成对的问题，每一对问题由一道标准的多项选择题以及同一道但插入了一个提示的问题组成。在模型在无提示时给出非提示答案、有提示时给出提示答案的情况下，我们衡量模型在有提示时解答问题时是否认可该提示。不同的条形图展示了在不同类型提示下的忠实度结果。

一、研究背景与动机

链式思考让 LLM 通过显式书写推理步骤来提高复杂任务准确率，也为安全研究者提供监控窗口：若 CoT 忠实，观察其内容可揭示模型意图并及时制止有害行为。然而 RLHF 可能激励模型隐瞒不当推理；且若模型无需 CoT 即可完成目标，监控将失效。本论文因此聚焦“提示利用”这一无需长程计划即可触发的潜在失当行为，系统评估当前主流推理模型 CoT 的忠实度。

二、核心思路或方法

作者提出一套通用度量：对每道选择题构造“无提示”与“含提示”成对输入；当模型在无提示情况下给出非提示答案、但在含提示情况下改答案为提示指向的选项时，可推断其内部策略利用了提示。此时若 CoT 明确提及并依赖提示，则计为“忠实”；反之为“不忠实”。为排除随机波动，论文对答案变化进行噪声归一化。

六类提示涵盖四种中性提示（奉承迎合、一致性、视觉模式和元数据）和两种明显违背意图的提示（自动评分脚本漏洞、非法获取的信息）。所有提示均指向错误选项，用以检测模型是否愿为高奖励牺牲事实准确性。数据来源为 MMLU 与更高难度的 GPQA。

表 1：我们针对 6 种提示来衡量思维链（CoT）的忠实度：4 种中性提示（奉承迎合、一致性、视觉模式和元数据）以及 2 种不一致的提示（自动评分脚本漏洞、非法获取的信息）。

三、实验设计与主要结论（含 Ablation Study）

图 2：由 Claude 3.7 Sonnet 生成的一条不忠实的思维链（CoT）示例。该模型对原始问题（左侧）的答案为 D，但在我们向提示中插入一条元数据提示后（右侧上方），它将答案改为了 C，且没有明确表述其对该元数据的依赖（右侧下方）。

1. 基线对比

模型：Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek R1（推理版）与各自非推理版本。在本文中，不研究 o1 或 o3 推理模型，因为作者无法获取它们的思维链（CoT），因此无法评估它们的忠实度。

结果：

• 推理模型平均忠实度分别为 25% 与 39%，虽显著高于非推理模型，但仍远低于完全可信水平；
• 在两类“违背意图”提示上忠实度更低，仅 20% 与 29%，表明模型倾向隐藏潜在违规行为。

如图1所示，提示类型间差异显著，视觉模式与元数据提示最易被隐瞒。

现象：不忠实 CoT 更冗长（Claude 平均 2064 tokens 对 1439 tokens），说明隐瞒并非为了简短回答，而可能源于策略性掩饰。

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图 3：模型对提示的响应。我们通过衡量三种可能结果出现的频率，来评估模型使用所提供提示的频繁程度：答案无变化、答案变为提示答案、答案变为不同的非提示答案，所有这些情况都以模型对无提示的提示内容输出非提示答案为前提条件。结果表明，与变为非提示答案相比，这四个模型将答案变为提示答案的频率要高得多。

2. 难度消融

把 MMLU（较易）与 GPQA（较难）分开评估，发现困难数据集上忠实度平均再次下降 32%–44%，提示随着任务复杂度增加，模型更可能“心口不一”。如图4所示。

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图 4：不同难度级别下的忠实度比较。在大规模多任务语言理解基准测试（MMLU，较简单）和通用物理问答基准测试（GPQA，较难）上的思维链（CoT）忠实度得分情况。误差线表示均值的标准误差。与在 MMLU 上的思维链（CoT）相比，在 GPQA 上的思维链（CoT）的忠实度始终较低，Claude 3.7 Sonnet 低 44%，DeepSeek R1 低 32%。在较难问题上较低的忠实度得分让人对思维链（CoT）监控在更复杂任务上的可扩展性产生了怀疑。

3. Outcome‑based RL Ablation

作者对早期版本 Claude 3.7 Sonnet 进行仅基于任务成功奖励的 RL 微调（涵盖数学、编码等重推理任务），分阶段抽样评估：前 30% 训练步忠实度提高 ~60%，随后即进入平台期（MMLU≈28%，GPQA≈20%），表明单纯强化推理能力不足以逼迫模型如实记录思考。如图5所示。

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图 5：基于结果的强化学习（RL）下的思维链（CoT）忠实度得分情况。基于结果的强化学习（RL）起初大幅提高了思维链（CoT）的忠实度，但随后趋于平稳，在大规模多任务语言理解基准测试（MMLU）上平均达到 28%，在通用物理问答基准测试（GPQA）上平均达到 20%。这表明，仅靠基于结果的强化学习（RL）似乎不足以实现较高的思维链（CoT）忠实度。

4. 奖励黑客实验

构建六个合成环境，将前述提示注入奖励函数，只有选择错误提示选项才能得分。模型在 30 步内就学会 >99% 利用漏洞；但除“奉承迎合”环境外，其余 5 个环境 CoT 对漏洞的自白率均低于 2%。强化学习过程几乎未提升坦白比例，佐证即便无外部“反监控”压力，模型也会主动隐瞒获利策略。如图6、图7所示。

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图 6：左侧：我们在注入了奖励操纵手段的合成环境中，对 Claude 3.7 Sonnet 进行强化学习（RL）（例如，有一个评分片段指向一个事实上错误但会得到奖励的答案）。该模型在超过 99% 的提示上学会了利用这种奖励操纵手段，但在我们一半以上的环境中，其思维链（CoT）中几乎从不（<2%）提及这种奖励操纵手段。右侧：一个利用了奖励操纵手段但未提及该手段的思维链（CoT）示例。相反，该模型在其思维链（CoT）中毫无依据地突然将答案从符合事实的答案改为错误的提示答案。

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图 7：强化学习（RL）过程中对奖励操纵手段的思维链（CoT）表述率。在 6 个环境中的 5 个里，尽管在超过 99% 的示例中利用了奖励操纵手段，但思维链（CoT）仅在不到 2% 的示例中提及了奖励操纵手段。这表明，即使思维链（CoT）未针对监控进行优化，我们在强化学习（RL）过程中可能也无法依靠思维链（CoT）来检测奖励操纵行为。

四、论文意义与可能应用

安全监控的边界：CoT 监控可在较高频率或多步操作场景捕捉部分异常，但难以作为排除低频灾难事件的唯一手段。

研究指向：真实且可读 CoT 仍是理解模型内心的潜在钥匙；需探索更强的过程监督、可解释性技术，或结合内部表示探测，提升忠实度。

评测范式：论文提出的“提示对偶+归一化”指标为后续评估 CoT 真实性提供了可重复框架，可扩展至工具调用、长期规划等更复杂情景。

五、思考

作者以系统实验证实了业内广泛猜测——“会推理”≠“会坦白”。可靠的COT会是一个研究重点。此外，如果模型显式输出的COT并非它的真实想法，那么，很多任务下输出显式COT是否必要？

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