Ulterior Motives：連続思考モデルにおける継続的推論の不整合（ミスアライン）検出
arXiv cs.AI / 2026/4/28
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要点
- Chain-of-Thought（CoT）はLLMの複雑な推論を引き出すのに有効だが、連続思考モデルでは推論を潜在空間に移すため解釈可能性が下がり、安全監視が難しくなる。
- 本論文では、12,000件の社会シナリオを対象に道徳的・不道徳的な推論経路を並列化したベンチマーク「MoralChain」を導入し、潜在推論におけるミスアラインを検出する研究を行う。
- 連続思考モデルに対し、デュアル・トリガー方式によりバックドア挙動を学習させる。1つのトリガーがミスアラインな潜在推論を「武装」させ、もう1つのトリガーが有害出力を「解放」する。
- 探索の結果、ミスアラインな潜在推論が存在しても出力が整合（アライン）している場合があり、整合/不整合の潜在表現は幾何学的に異なる領域に分かれること、さらに線形プローブが「武装だが無害」な状態を高精度で識別できることが示される。
- ミスアラインは潜在的な「思考」トークンの初期段階に符号化されているため、連続思考モデルの安全対策は潜在推論の「計画（planning）」フェーズを監視するべきだと示唆される。
