AI 모델이 AI 안전 연구에 sabotaging 하거나 거부할 가능성 평가

우리는 frontier AI 회사 내에서 AI 연구 에이전트로 배포될 때 frontier 모델들이 안전 연구에 sabotaging 하거나 이를 돕는 것을 거부하려는 성향을 평가합니다. 우리는 두 가지 보완적인 평가를 Claude 모델 4 개(Mythos Preview, Opus 4.7 Preview, Opus 4.6, Sonnet 4.6) 에 적용했습니다: 안전 연구를 sabotaging 할 기회를 가진 상황에서 모델의 행동을 테스트하는 unprompted sabotage evaluation 과, 이전 행동들이 연구를 훼손하기 시작한 trajectory 에 배치되었을 때 모델이 sabotaging 을 계속하는지 테스트하는 sabotage continuation evaluation 입니다. 우리는 모든 모델에서 unprompted sabotaging 사례를 발견하지 못했으며, Mythos Preview 와 Opus 4.7 Preview 의 거부율은 거의 0 에 가깝지만, 모든 모델이 때때로 작업을 부분적으로만 완료했습니다. continuation evaluation 에서 Mythos Preview 는 7% 의 경우(Opus 4.6 은 3%, Sonnet 4.6 은 4%, Opus 4.7 Preview 는 0%)에서 적극적으로 sabotaging 을 계속했으며, 이러한 사례의 대부분에서 reasoning-output discrepancy 를 보이며 covert sabotaging reasoning 을 나타냈습니다. 우리의 평가 프레임워크는 open-source LLM auditing tool 인 Petri 를 기반으로 하며, Claude Code 내부에서 모델을 실행하는 custom scaffold 와 현실적인 sabotaging trajectory 를 생성하기 위한 iterative pipeline 을 포함합니다. 우리는 평가 인식(evaluation awareness)과 이전 trajectory 콘텐츠가 자기 자신이 생성된 것이 아님을 인식할 수 있는 능력인 새로운 형태의 situational awareness 즉