今天凌晨，OpenAI發布了最新技術論文思維鏈（CoT）監控，用來監督AI Agent等AI系統使得它們的自主性更強。

有網友表示，針對生產環境中的AI Agent而言，這一點至關重要。幾個月來，我們一直在運行Mario和Erika兩款AI智能體，而黑箱問題確實存在。例如，當Mario做出一個有問題的銷售決策時，我需要看到它的推理過程而不僅僅是輸出結果。

思維鏈可監控性的重要意義是：調試智能體的故障；合規審計尤其是在金融、醫療領域與對AI決策持懷疑態度的利益相關者建立信任。

所以，OpenAI發布這個研究非常明智，隨著智能體的自主性越來越強，可解釋性將成為一項業務要求，而不僅僅是一個可有可無的功能。

思維鏈監控似乎是讓人類能夠理解AI認知過程的關鍵一步，尤其是如果它能成為智能體的標準配置的話。透明度與可解釋性相結合，就能產生信任。

思維鏈監控不僅僅是一項技術升級，更是構建安全且透明的AI的藍圖。隨著智能體不斷發展，我們需要能夠洞察它們的推理過程。很高興看到OpenAI在這一前沿領域處于領先地位。

為什么需要監控CoT

在某些復雜的任務中，AI必須通過鏈式思考來完成推理過程。這是因為這些任務需要大量的序列化推理步驟，而這些步驟必須通過鏈式思考來實現。

以Transformer架構為例，這種架構是目前大多數前沿AI模型的基礎，它通過自回歸采樣逐步生成輸出。在Transformer架構中，任何足夠長的序列化推理過程都必須通過鏈式思考來完成。

當AI需要完成復雜的任務，如多步規劃或高級推理時，它必須利用鏈式思考作為工作記憶。例如，用AI Agent解決一個復雜的數學問題或進行多步規劃時，它需要將中間結果存儲在鏈式思考中，以便后續步驟可以使用這些結果。這種必要性確保了在處理足夠復雜的任務時，AI的鏈式思考中必然包含其推理過程的一部分信息。換句話說，對于這些任務，AI無法在不通過鏈式思考的情況下完成推理。

僅僅存在必要性并不足以保證鏈式思考的可監控性。雖然鏈式思考中包含推理過程的信息，但這些信息能以一種人類難以理解的方式呈現。例如，AI可能會使用一些特殊的符號或編碼來表示其推理過程，而這些符號或編碼可能無法被人類直接解讀。因此，鏈式思考的可監控性還依賴于AI是否以人類可理解的方式展示其推理過程。

即使對于不需要鏈式思考的任務，AI也可能傾向于通過自然語言展示其推理過程。這種傾向性雖然不如必要性那樣可靠，但在某些情況下仍然可以提供有用的信息。

在訓練過程中，AI通常被優化以產生自然語言輸出，這意味著它們可能會自然地展示其推理過程。例如，當AI被訓練以回答問題時，它會通過逐步展示其推理過程來生成答案。這種傾向性使得研究人員可以通過監控鏈式思考來獲取AI的內部信息。

有效CoT監控方法

OpenAI在研究論文中分享了一些有效的CoT監控方法，可以開發用于測試CoT可讀性的工具。例如，利用另一個大型語言模型來評估CoT的清晰度和連貫性；也可以進行潛在推理能力的評估，這將測試大型語言模型在不外化推理過程的情況下進行推理的能力。

還可以開發用于測量CoT因果相關性的方法，例如，通過擾動CoT并檢查其是否影響最終輸出來評估CoT的重要性。也可以進行端到端的監控有效性評估，直接測量CoT監控在檢測AI智能體行為異常方面的有效性。

需要注意的是在當前的AI模型訓練中，優化目標通常是讓模型產生正確的輸出，而不是優化其推理過程。這種訓練方式可能會導致模型的CoT與最終輸出之間的關系變得模糊，從而降低監控的有效性。

例如，直接監督CoT的訓練方法可能會使模型的CoT更短、更符合邏輯，或者避免包含不當內容。雖然這些優化目標可能會提高模型的對齊性，但同時也可能會使CoT不再真實反映模型的決策過程。

因此，需要研究這些優化壓力對CoT監控的影響，以便在提高模型對齊性和保持CoT監控有效性之間找到平衡。

此外，當前的CoT監控方法大多依賴于對模型輸出的直接分析，但這種方法可能無法捕捉到模型內部的復雜推理過程。因此，需要開發更先進的監控技術，這些技術可以深入到模型的內部結構，以更全面地理解模型的決策過程。

例如，可以開發基于推理模型的監控器，這些監控器可以利用模型內部的推理過程來檢測潛在的惡意行為。此外，還可以開發允許監控器在測試時進行計算的方法，例如通過讓監控器向模型提問來獲取更多信息。這種方法不僅可以提高監控的有效性，還可以增強監控系統的魯棒性。

對抗性訓練也是提高監控系統魯棒性的一種有效方法。通過讓監控系統與模型進行對抗，模型試圖隱藏其惡意行為，而監控系統則試圖發現這些行為。通過這種方式，監控系統可以不斷學習和改進，以更好地應對模型的隱藏行為。