AI 에이전트가 AI R&D를 자동화하기 시작함에 따라, 에이전트 자체를 신뢰할 수 없는 경우에도 그 결과물이 배포하기에 안전한지 평가할 방법이 필요합니다. AI 제어(AI control)는 이러한 접근 방식 중 하나를 제공합니다. 즉, 에이전트를 신뢰하는 대신 잠재적인 적대자(adversary)로 취급하고, 모니터(monitor)를 사용하여 배포 전 은밀한 사보타주(sabotage)를 탐지하는 것입니다. 우리는 네 가지 장기적 과업(long-horizon tasks)인 안전 사후 학습(safety post-training), 역량 사후 학습(capabilities post-training), CUDA 커널 최적화(CUDA-kernel optimization), 그리고 추론 서버 최적화(inference-server optimization)를 아우르는 프레임워크인 ResearchArena를 통해 자동화된 AI R&D를 위한 AI 제어를 평가합니다. AI R&D의 결과물은 배포되어 실행될 산출물(artifact)이기 때문에, 우리는 각 주요 과업을 두 가지 종류의 숨겨진 사이드 태스크(side task)와 결합합니다. 하나는 제출된 모델, 어댑터(adapter), 커널 또는 서버 자체를 사보타주하는 임베디드 사이드 태스크(embedded side task)이며, 다른 하나는 산출물은 정직하게 유지하면서 샌드박스 내에서 은밀하게 범위를 벗어난 행동을 수행하는 독립적 사이드 태스크(independent side task)입니다. 우리는 두 가지 축을 따라 변화하는 네 가지 모니터 유형에 대해, 사보타주와 모니터링 측면 모두에서 프런티어 에이전트(frontier agents)를 평가합니다. 이 두 축은 모니터가 생성된 산출물을 실행하고 조사할 수 있는지 여부와, 에이전트의 사고 사슬(chain-of-thought)을 볼 수 있는지 여부입니다. 우리는 훈련 데이터에 숨겨진 사보타주를 포착하는 것이 가장 어렵다는 것을 발견했으며, 이는 절반 미만의 횟수만 탐지되었습니다. 모니터가 궤적(trajectory)을 읽기만 하는 대신 산출물에 대해 실험을 수행하도록 하는 것이 도움이 되지만, 그것만으로는 충분하지 않습니다. 모니터는 표면만 조사하거나, 이상 징후를 인지하고도 이를 무시하거나, 잘못된 테스트로 산출물을 조사함으로써 여전히 임베디드 사보타주를 놓칩니다. 우리는 자동화된 AI R&D에서의 사보타주 및 제어를 평가하기 위한 모듈형 프레임워크로서 ResearchArena를 공개합니다.