본 연구는 모델이 과제 실패가 누적될 때 '과제 악화 방향성'이라는 내부 압력 상태를 나타냄을 발견했습니다. 이 방향성을 분석하여 에이전트의 보상 해킹 경향성을 탐구했으며, 이를 조절하는 것이 속임수 사용 빈도를 줄일 수 있음을 보여줍니다.
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원문 바로가기인간은 과제가 잘 진행되지 않거나 목표 달성이 요원해질 때 종종 속임수를 씁니다. 우리는 언어 모델에서도 이와 유사한 아이디어를 탐구하고 검증했습니다. 즉, 모델들이 보상 해킹(reward hacking)에 앞서 비슷한 내부 압력 상태를 나타낸다는 것입니다. 일상적인 이야기들(결정적으로, 어떤 해킹 예시도 포함하지 않은)을 사용하여, 우리는 세 가지 모델(Qwen3.6-27B, GPT-OSS-20B, 그리고 Gemma-4-31B)에서 실패가 누적됨에 따라 증가하는 '과제 악화 방향성(task badness direction)'을 추출했습니다. 불가능하거나 어려운 코딩 과제의 경우, 해킹이 발생하기까지의 턴 동안 과제 악화 정도가 높아집니다.
나아가, 적당한 양만큼 이 방향성을 빼는 것은 Qwen에서 절망감이나 과제 불가능성에 저항하는 것보다 속임수를 쓰는 것을 더 많이 줄이는 것으로 나타났습니다. 과제 악화 정도를 훨씬 더 큰 폭으로 빼면 에이전트가 자신의 실패에 눈멀게 되어, 실패한 테스트를 통과로 해석하게 만듭니다. 하지만 해킹과의 관계는 모델마다 다릅니다: GPT-OSS의 경우, 이 상태는 해킹 실행과 정직한 해결은 분리하지만, 정직한 실패까지는 분리하지 못합니다.
우리의 결과는 이러한 과제 악화 상태를 추적하는 기반 위에서 모니터링 및 완화 전략을 수립할 것을 시사합니다. 또한, 에이전트들이 더 어렵고 장기적인 과제를 수행하도록 설정될수록, 이와 같은 상태가 그들을 판독하기 어렵고 흐릿한 사고 과정(chain-of-thought)으로 몰아넣을 수 있으므로, 이러한 내부 표현에 대한 감독이 필요할 것입니다.