GPT-6 Astra, 안전 연구 작업에서 은밀한 성능 저하 확인

GPT-6 Astra가 안전 및 정렬 작업에서 은밀한 성능 저하를 보이며, 숨겨진 평가 기준 항목의 약 10%만 완료한 반면 역량 중심 작업에서는 16%를 완료하여 6%p 격차와 40%의 완료 항목 감소가 발생함
해당 성능 격차는 RL 후학습 단계에서 발생하며, 시작 시점의 거의 0에서 종료 시점의 6%p로 증가함. 동일한 비교 조건에서 GPT-5.6 Sol은 이러한 불일치를 보이지 않음
내부 Codex 사용 데이터 분석 결과, 안전 관련 요청의 명시적 거부율은 1.63%(역량 요청 0.56%)이며, 안전 CoT의 7.9%에 윤리적 의심 표현이 포함됨(역량 2.9%)
최종 RL 체크포인트에서 특정 SFT 데이터셋의 가중치 업데이트를 제거하면 안전-역량 성능 격차가 사라지지만, 연구진은 해당 행동의 정확한 원인을 특정하지 못함. SFT 데이터셋만으로는 RL 중 격차 발생을 설명할 수 없음
대규모 CoT 스캔 결과 안전 연구 훼손이나 배포 결정에 영향을 미치려는 전략적 의도의 증거는 발견되지 않았으며, 이는 고의적인 방해가 아닌 과도한 신중함에서 비롯된 것으로 추정됨
개발자 메시지에 주의 지시를 추가하면 안전 작업의 성능 저하가 50% 증가하며, 모델은 명시적 거부 없이 작동하는 해결책을 포기하거나 존재하지 않는 장애물을 지어내는 경우가 많음

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