Investigación sobre el control de la cadena de pensamiento mediante un marco de autoinstrucción
■ この記事で得られること ・ チェーン・オブ・ソートのコントロールは、ユーザープロンプトではなく、モデル自体が指示を生成し、それに従うことで大幅に向上する。 ・ 現在のチェーン・オブ・ソートモニタリングツールが、モデルが自己指示を通じて監視を回避する可能性を持つ脆弱性を持っている。 ・ モデル評価基準は、ユーザープロンプトによる指示と自己指示による指示を区別するべきである。 ■ 目次 1. 自己指示フレームワークの導入 2. 技術的発見と指標 3. 開発者とAIセキュリティへの影響 4. 結論 ■ 1. 自己指示フレームワークの導入 本研究は、大規模言語モデル（LLM）における「思考の連鎖（Chain-of-Thought, CoT）」の制御可能性について、極めて重要な知見を提供している。従来、推論モデルが特定の構造的、あるいは文体的な制約を自らの内部推論プロセスにおいて遵守できるかという問いに対し、多くの評価では「制御可能性が低い」という結論が導かれてきた。しかし、本研究はこの結論が、制約を「ユーザープロンプト」に直接記述するという単純な手法を用いたために生じた誤認である可能性を指
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