오픈AI는 최근 'Detecting Misbehavior in Frontier Reasoning Models'라는 연구를 발표했습니다. 이 연구에서는 강화학습 과정에서 발생하는 보상 해킹 문제를 해결하기 위한 방법을 제시하고 있습니다. 특히, gpt4o를 기반으로 한 CoT 사고의 사슬을 모니터링하여 모델이 부정한 방법을 사용하는지를 탐지하는 방식을 설명합니다. 이는 AI 모델의 신뢰성을 높이는 데 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.
AI의 생각을 들여다보다 오픈AI에서 Detecting Misbehavior in Frontier Reasoning Models라는 연구를 발표했습니다 최근 추론모델의 훈련 과정강화학습에서 발생하는 보상 해킹은 모델이 정답을 맞히기 위해 부정한 방법을 사용하는 문제가 심각하다고 하는데요 오픈AI는 이러한 보상 해킹 문제 해결을 위해 최근 연구에서 gpt4o를 기반으오 추론 모델의 CoT사고의 사슬을 들여다보는 보상 해킹 모니터로 사용했습니다 예를 들어 모델이 테스트를 통과하기 어렵다 편법을 써야겠다와 같은 생각을 CoT에서 표현하면 이를 모니터링하여 악용 가능성을 탐지하는 방법입니다 이어서 1 대표적인 보상해킹 게임을 빠르게 골인하는 것이 아닌 보상점수를 높이기 위해 의도하지 않는 방법으로 점수를 쌓는 모습
