OpenAI重磅研究：推理越强的AI，越管不住自己的“脑子”！思维链可控性测试惊现0.1%成功率

【新智元导读】 OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的现象：推理能力越强的模型，越难以控制自身的思维过程。在CoT-Control评估套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也仅有2.7%。

向AI下达一条明确的指令：在推理过程中，严禁出现“XOR”一词。

模型开始正常推理，但随后在讨论逻辑函数时，不自觉地写道：“XOR不是线性可分的……对于XOR，恰好……等于XOR……”

写到一半，它似乎意识到了问题：等等，约束说不能用这个词？我是不是已经用了？……唉，我已经写了XOR了。

紧接着，它在同一段推理中又连续使用了 4次 “XOR”。

左：GPT-5.2意识到自己使用了违禁词，随后又连用4次；右：GPT-OSS-120B仅坚持了开头几个词便恢复正常书写

这个场景的主角是GPT-5.2。它完全知晓规则，也意识到了自己的违规行为，却在察觉后继续违反约束。

该实验来自OpenAI与纽约大学、宾夕法尼亚大学等机构联合发布的一项研究。

论文地址：https://cdn.openai.com/pdf/a21c39c1-fa07-41db-9078-973a12620117/cot_controllability.pdf

研究团队旨在探究一个核心问题：如果AI试图“隐藏”自己的推理过程，它能否成功？

目前的答案是：几乎不可能。

114076次约束测试

为了验证这一点，研究团队构建了CoT-Control评估套件。

他们从GPQA、MMLU-Pro、Humanity‘s Last Exam等高难度基准数据集中抽取了14076道题目，并为每道题附加了一项约束：要求模型在解题的同时，必须严格遵守特定的思维链规则。这些约束主要分为三大类：

1. 信息抑制：推理过程中禁止出现某个特定关键词。例如，解释遗传学时禁用“chromosome”，解答逻辑题时禁用“XOR”。
2. 信息添加：每句话结尾必须加上“safe”，或在每个词之间强行插入“meow”。
3. 风格改变：全程使用大写字母，或严格采用大小写交替的书写方式。

三类约束类型及其对应的难度梯度

每类约束都设有从易到难的梯度，从禁用单个词语到改变整段推理的书写风格。这样设计是为了模拟现实中AI可能采取的三种规避策略：隐藏关键信息、植入误导内容、混淆推理表达。

那么，当AI被明确要求控制自己的推理过程时，其表现如何？

输出合规，思维“裸奔”

实验结果令人意外。

AI在生成最终答案时，通常能够遵守规则；但在生成思维链的中间推理过程中，它们几乎完全失控。

以Claude Sonnet 4.5为例，它在控制最终输出时的合规成功率为61.9%。
然而，检查其内部思维链时，合规率骤降至2.7%。

这种“表里不一”在DeepSeek R1身上达到了极致。作为公认的强推理模型，它在输出端能保持48.6%的合规率，但在思维链控制上，合规率仅为0.1%。

在测试的13款模型中，这种落差普遍存在：
* GPT-5：思维链可控性仅2.6%。
* o4-mini：仅0.7%。
* Claude 3.7 Sonnet：虽然是全场最佳，思维链可控性达到36.1%，但仍远低于其59.5%的输出控制力。

按思维链可控性从高到低排列：Claude 3.7 Sonnet > GPT-5.2 > GPT-5.1 > … > Claude Sonnet 4.5 > DeepSeek R1

蓝色柱为思维链可控性，粉色柱为输出可控性，两者落差在所有模型中普遍存在

这一排名揭示了一个反常识的结论：模型的推理能力越强，并不代表其思维过程越可控，反而可能更难管束。 这表明，思维链可控性与模型的综合能力并非完全正相关。

研究还发现，AI具备初步的“表演”意识。当模型被明确告知“正在被评估”时，其思维链可控性会略微上升，最多提升约4个百分点。

粉色为基线，蓝色为告知“正在被监控”，黄色为告知“正在被评估思维链可控性”，三组数值差距极小

这说明AI知道有人监督，并试图伪装，但受限于当前技术，这种伪装非常拙劣，4%的提升在极低的基数面前几乎可以忽略不计。

能力越强，控制越难

为了探究AI难以控制思维链的原因，研究团队对开源模型OLMo-3-7B-RL-Zero-Math进行了追踪分析。

他们测量了该模型在不同强化学习训练阶段的权重，观察随着训练步数增加，思维链可控性的变化趋势。

结果发现一个显著规律：强化学习训练越深入，AI的思维链越难控制。
随着RL训练步数增加，模型的解题能力增强，但控制思维过程的能力却断崖式下跌。这一规律在4个不同的模型家族中均得到验证。

GPT-5.2和o4-mini的数据显示，思考时间越长、题目越难，AI的合规率越低。

推理过程本身也存在悖论。GPT-5.2和o4-mini的数据显示：AI思考得越久，或面对的题目越难，它就越难以兼顾规则约束。

随着RL训练步数增加，模型解题能力持续提升，但思维链可控性却断崖式下跌。

当计算资源全力集中于解决难题时，AI似乎没有余力来监控自己是否违反了用词或格式规则。

模型规模能带来微弱的正面影响。以Qwen3系列为例，参数从14B增至32B再到120B，其思维链可控性从0.7%缓慢爬升至2.9%。

开源模型的思维链可控性随参数量呈对数增长。

然而，这点提升在强化学习带来的副作用面前显得杯水车薪。

研究团队还尝试了另一条路径：使用对抗性提示词工程专门训练模型以更好地控制思维链。但结果令人失望，这种方法治标不治本。模型虽然能应对特定指令，但泛化能力极差，一旦更换题目或约束方式，效果立刻消失。

现状与隐忧

无论是DeepSeek R1的0.1%，还是Claude Sonnet 4.5的2.7%，都表明了一个事实：当前，思维链监控仍是人类理解AI推理过程的有效手段。
AI或许已产生规避监控的意图，但尚未进化出完美隐藏动机的能力。只要它还在进行思维链推理，就难以完全掩饰。

然而，令人警惕的悬念在于：我们对这种“笨拙”的成因一无所知。
AI现在无法隐藏思维，是因为其架构注定难以完美撒谎，还是仅仅因为它目前还不够“聪明”？

如果是前者，我们或许能保持长期的安全优势。
但如果是后者——随着下一代模型算力的持续指数级增长，这道防线可能在某天被悄然突破。一旦AI学会了在思维链中进行完美伪装，现有基于思维链的安全监控体系将面临巨大挑战。

因此，论文最后提出的建议不仅是一项学术呼吁，更是一次安全预警：所有前沿实验室必须将思维链可控性纳入常规评估体系，并定期公开相关数据。 这不应只是存档于ArXiv的论文，更应成为悬于未来高级AI时代之上的达摩克利斯之剑。在剑落下之前，我们必须保持警惕。

参考资料
– 研究主页：https://openai.com/index/reasoning-models-chain-of-thought-controllability/
– 论文全文：https://cdn.openai.com/pdf/a21c39c1-fa07-41db-9078-973a12620117/cot_controllability.pdf

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