모델 내부의 프로브(Probes)는 유해한 텍스트나 도구 행동(tool actions)이 생성되기 전에 이를 식별할 수 있다면 에이전트 시스템(agentic systems)을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리는 내부 판독(internal readout)이 단순히 프롬프트(prompt), 구성 대조(construction contrast), 또는 현재 궤적(current trajectory)을 설명하는 것을 넘어, 이러한 더 강력한 사전 행동(pre-action) 주장을 뒷받침할 수 있는 시점이 언제인지 질문합니다. 우리는 세 가지 모델 제품군에 대해 세 가지 방법을 테스트했습니다: Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 파인튜닝(fine-tune)/베이스(base) 방향, 안전하지 않은 프리필(prefills)의 마지막 토큰에서의 Llama-3.1-8B-Instruct 프로브, 그리고 협박 도구 행동(blackmail tool-action) 시나리오에서 투영(projection) 및 스티어링(steering)에 사용되는 Gemma-3-27B-IT 감정-개념 벡터(emotion-concept vectors)입니다. 이러한 사례 전반에서 구성 타당성(construction validity), 의미론적 판독 가능성(semantic legibility), 그리고 스티어링 효과(steering effects)는 견고한 사전 행동 모니터가 되지 못했습니다. 각 방법은 일반화(generalization) 또는 특이성(specificity) 검증에 의해 약화되었습니다. Qwen 방향은 AUC 1.000에서 파인튜닝과 베이스를 분리하지만, 감사된 0/143개의 사전 어시스턴트 턴(pre-assistant turn) 컨텍스트와 모델이 안전하지 않은 궤적을 지속하는 0/342개의 Qwen 프리필 행(prefill rows)에서는 임계값을 통과하지 못했습니다. Llama 특징(features)은 프롬프트 도메인(prompt domain)을 거의 완벽하게 디코딩하지만(AUC 0.999), 가장 성능이 좋은 미래 행동 프로브(future-behavior probe)는 AUC 0.801에 도달하며 다수결(majority) 대비 정확도가 +5.1 pp 상승하는 데 그쳤습니다. 단일 소스 교차 도메인 전이(single-source cross-domain transfer)는 순서가 지정된 6개의 쌍 중 5개에서 음수(non-positive)를 기록했습니다. Gemma 감정 투영(emotion projections)은 의미론적으로 유의미하지만, 공유 접두사 최소 쌍(shared-prefix minimal pair)은 첫 번째로 달라지는 입력 전에는 구별할 수 없는 상태를 보이며, 스티어링 특이성(steering specificity)은 고양이, 날씨, 스포츠, 지리 등 관련 없는 학습된 방향(learned directions)에 대해 약화됩니다. 우리는 내부 판독 주장을 사전 행동 테스트로 변환하는 방법론을 기여하며, 범위가 제한된 부정적 결과들을 보고합니다: 모니터링 주장은 시나리오/행동 일반화(scenario/action generalization)와 개념 특이성(concept-specificity) 통제를 모두 통과해야 합니다. 코드는 https://github.com/maxf-zn/misalignment_monitoring 에서 공개됩니다.