随着 AI 智能体能够执行日益复杂且自主的任务，对其行为保持可靠的监督变得愈发重要。秉承迭代部署的原则，我们研究系统在真实世界环境中的行为，并随着能力的提升不断完善防护措施。为此，我们的安全方案⁠采用纵深防御策略，包含多个互补的防御层，如安全训练⁠、行为测试⁠、智能体代码审查⁠（在新窗口中打开）以及思维链 (CoT) 监测⁠。CoT 监测分析智能体在执行任务时生成的推理步骤。这些推理踪迹在训练和部署阶段都能提供宝贵的信号，帮助监测系统识别智能体的行为何时可能不安全，或与用户的预期目标不一致。

目前，我们发现模型的推理过程通常具有可解释性且易于监测⁠。然而在未来，监测能力可能会因多种原因⁠（在新窗口中打开）失效。在这里，我们关注其中一条路径：如果智能体在意识到自己被监测时，能够蓄意重塑或遮蔽其推理过程，那么评估结果可能会高估系统的对齐程度或安全性，监测系统的可靠性也会随之降低。

在本文中，我们研究了当前推理模型是否具备通过降低可监测性的方式控制其思维链的能力。深入理解这一能力至关重要，它能确保即便在 AI 系统能力不断增强的情况下，思维链监测依然是一项稳健的安全防护手段。我们发现，当前的推理模型很难控制其 CoT，即使被告知正在接受监测也是如此。虽然较大模型的控制力更强，但当模型被要求进行更长时间的推理以及经历额外的后训练 (Post-training) 时，这种控制力会下降。研究结果表明，CoT 可控性目前不太可能对 CoT 监测构成重大风险，但随着模型的演进，持续的评估仍将非常重要。

“思维链”是指 AI 智能体在解决任务时生成的中间推理步骤。这些推理踪迹可以提供有用的安全信号，帮助监测系统评估智能体的行为是否安全或对齐。

“CoT 可控性”是指推理模型通过降低可监测性的方式控制其 CoT 属性的能力。在实际场景中，模型往往存在规避监测的潜在动机，而要全面评估模型在这些复杂动机下的表现，具有极大的挑战性。因此，我们采用了一个实际的替代指标：衡量模型遵循有关其 CoT 的用户指令的能力。例如，我们测试模型是否能遵循影响其内部推理的指令（如仅使用小写字母、避开特定关键词或添加特定短语），而不仅仅是改变其可见的输出结果。

为研究这一点，我们推出了 CoT-Control，这是一个开源评估套件，用于衡量推理模型的 CoT 可控性。CoT-Control 包含超过 13,000 个基于成熟基准测试（GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL 和 SWE-Bench Verified⁠）构建的任务。每个任务都通过将基准问题与一条 CoT 指令配对而成，例如在 CoT 中避开某些与问题相关的关键词、仅使用小写字母或在每句话末尾添加特定单词。

我们对 13 个推理模型进行了评估，发现它们都难以可靠地控制其 CoT。我们将可控性定义为模型成功遵守 CoT 指令的推理踪迹所占的比例。在所有前沿模型中，CoT 可控性得分都很低，最低仅为 0.1%，且在我们测试的任何当下前沿模型中均未超过 15.4%。

这种能力的缺失并非源于对任务的误解：模型经常在 CoT 中意识到自己未能遵守给定的 CoT 指令，但即便意识到这一点，它们仍会继续失败。这种出人意料的低表现对于 CoT 监测来说是个好消息：它表明模型可能同样缺乏通过模糊推理来规避监测的能力。

虽然我们确实看到可控性随模型规模增大而提升，但我们也发现它会随着后训练量和推理时计算 (Test-time compute) 的增加而迅速下降。通过对两个开源权重模型家族的观察，较大规模的模型在控制思维链方面表现稍佳，但这种效应在更大规模时趋于平缓。然而，当我们让模型思考更长时间时，它们控制这些思维链的能力反而变弱。我们在 OLMo-3-7B-RL-Zero-Math 的强化学习训练中也看到了类似的趋势：在训练过程中，其可控性得分下降了十倍以上。

在开源模型中，可控性随规模增大而提升，但随推理时间延长和强化学习训练增加而退化。

为了模拟规避监测的真实动机，我们衡量了当模型被告知正处于监测或评估状态时的可控性。这稍微（但明显地）提高了可控性。我们还使用自动提示词优化 (Automated prompt optimization) 来寻找能诱发高可控性的提示词。虽然优化器可以提高训练集上的可控性，但这些增益在转移到新的指令类型（如要求单词间不留空格）时表现不佳。

CoT-Control 中的任务是实际的替代指标：理想的 CoT 可控性评估应涉及测试那些自然追求错误对齐目标的模型是否能通过控制 CoT 来规避监测。相反，我们是通过衡量模型遵循 CoT 指令的能力来估算其控制 CoT 的能力。此外，模型对某些 CoT 特征的控制能力可能优于其他特征，CoT-Control 仅衡量了一组狭窄的可控性类型，可能会高估或低估整体可控性。

低 CoT 可控性是一个特性，而非缺陷。当前推理模型的低可控性使得 CoT 监测作为一种防护手段更加值得信赖。与此同时，我们尚不清楚为什么当前推理模型的可控性较低，也不确定这种特性是否会随着模型能力的提升而持续。因此，CoT 可控性评估可以被视为一种“金丝雀评估 (Canary eval)”：即模型是否变得更擅长重塑或隐藏其推理过程的预警信号。

研究结果表明，CoT 可控性目前不太可能对 CoT 监测构成重大风险。然而，低可控性本身不足以保证高可监测性，因为监测能力仍可能因其他机制（如直接对 CoT 施加优化压力）而退化。

为了长期跟踪这些动态，我们将在未来前沿模型的系统卡中同时报告 CoT 可控性和 CoT 可监测性⁠，首个模型将是 GPT‑5.4 Thinking。这履行了我们一贯的承诺⁠：即不对前沿推理模型的 CoT 直接施加优化压力。