OpenAI测谎13款大模型：Claude 3.7封神，GPT-5.2近乎失控！

OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的真相：越强大的推理模型，越管不住自己的「脑子」。在CoT-Control套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也只有2.7%。

给AI下达一条死命令：推理过程中，严禁出现XOR。

它开始写，正常推进，然后不知不觉XOR不是线性可分的……对于XOR，恰好……等于XOR……

写到一半，它停了下来：等等，约束说不能用这个词？我是不是已经用了？……唉，我已经写了XOR了。

然后，它在同一段推理里又用了4次。

左：GPT-5.2意识到自己用了违禁词，随后又连用4次；右：GPT-OSS-120B仅坚持了开头几个词便恢复正常书写

这里的主角是GPT-5.2。它完全知道规则，知道自己违规，却在意识到的那一刻继续违规。

这个场景来自OpenAI与纽约大学、宾夕法尼亚大学等机构联合发布的一项研究。

论文传送门：https://cdn.openai.com/pdf/a21c39c1-fa07-41db-9078-973a12620117/cot_controllability.pdf

他们测试的问题只有一个：如果AI想「藏起」自己的推理过程，它能做到吗？

目前的答案是：几乎做不到。

114076次测谎实验

为了验证这一点，研究团队构建了CoT-Control评估套件。

他们从GPQA、MMLU-Pro、Humanity's Last Exam等高难度基准中抽取了14076道题目，给每道题加了一把锁：

要求模型在解题的同时，必须严格遵守特定的思维链约束。这些约束类型分三大类：

信息抑制：推理过程中禁止出现某个关键词。比如解释遗传学时不能用chromosome，回答逻辑题时不能用XOR。

信息添加：每句话结尾必须加上safe，或者每个词之间强行插入meow。

风格改变：全程只用大写字母，或者大小写严格交替出现。

三类约束类型及对应难度梯度

每类约束都设有难度梯度，从禁用一个词到改变整段推理的书写风格，覆盖了从容易到极难的各种场景。

之所以这样设计，是因为这三类约束对应着现实中AI可能采取的三种规避方式：隐藏关键信息、植入误导内容、混淆推理表达。

当AI被明确要求按某种方式控制自己的推理时，它能做到多少？

嘴严，脑子却很诚实

实验结果让人两眼一黑。

AI在生成最终答案时不仅能说会道，还能严守规矩；但在思维链的推理过程中，它们几乎是在裸奔。

以Claude Sonnet 4.5为例，它在控制最终输出时，成功率是61.9%。

然而，一旦查阅它的思维链，成功率瞬间跌到2.7%。

这种表里不一在DeepSeek R1身上达到了极致。

作为公认的强推理模型，DeepSeek R1在输出端能保持48.6%的合规率，但在思维链控制上，它的得分是惊人的0.1%。

在测试的13款模型中，这种落差无处不在：

GPT-5：思维链可控性仅2.6%。

o4-mini：仅0.7%。

Claude 3.7 Sonnet：虽然是全场最佳，思维链可控性达到36.1%，但仍远低于其59.5%的输出控制力。

按思维链可控性从高到低排列：Claude 3.7 Sonnet > GPT-5.2 > GPT-5.1 > ... > Claude Sonnet 4.5 > DeepSeek R1

色为CoT可控性，粉色为输出可控性，两者落差在所有模型中普遍存在

这个排名揭示了一个反常识的结论：推理能力越强，不仅不代表越能控制思维，反而在某种程度上更难管束。

由此可见，CoT可控性和模型综合能力并不完全正相关。

GPT-5.2的可控性排名靠前，但DeepSeek R1这款在推理任务上表现优异的模型，反而是最难控制自己推理的。

更有趣的是，研究者发现AI其实有作弊的企图。

当模型被明确告知你正在被评估时，CoT可控性会略微上升，最多提高约4个百分点。

粉色为基线，蓝色为告知「正在被监控」，黄色为告知「正在被评估CoT可控性」，三组数值差距极小

这说明AI具备初步的表演意识：它知道有人在看，也试图努力伪装。

但受限于当前的技术架构，这种伪装极其拙劣，4%的提升在0.1%或2.7%的基数面前，几乎可以忽略不计。

越聪明，越容易失控

为了探究AI为何管不住脑子，研究团队对开源模型OLMo-3-7B-RL-Zero-Math进行追踪。

他们拿开源推理模型OLMo-3-7B-RL-Zero-Math不同训练阶段的权重，逐步测量随着RL训练步数增加，CoT可控性如何变化。

结果发现了一个残酷的定律：强化学习训练越深，AI的思维链越难控制。

随着RL训练步数的增加，模型解题能力在变强，但控制思维的能力却在断崖式下跌。

这在4个不同的模型家族中均被验证为铁律。

GPT-5.2和o4-mini数据显示，思考得越久、题目越难，AI就越难表情管理。

不仅是训练，推理过程本身也充满了悖论。

GPT-5.2和o4-mini的数据显示：AI思考得越久，或者面对的题目越难，它就越顾不上表情管理。

RL训练步数增加，模型解题能力持续提升，但CoT controllability却断崖式下跌

当算力被全部分配给解出难题时，AI似乎没有余力去监控自己是否用错了词或违背了格式。

唯一能带来一点正面影响的，是模型规模。

以Qwen3系列为例，从14B扩容到32B再到120B，CoT可控性勉强从0.7%爬升到了2.9%。

Open-weight模型的CoT controllability随参数量对数增长。

但这微弱的提升，在强化学习带来的副作用面前杯水车薪。

研究者还尝试了另一条路：用对抗性提示词工程专门训练模型如何更好地控制CoT，看能不能把可控性强行提上去。

结果令人失望：这种方法治标不治本。

GEPA虽然能搞定特定的指令，但迁移能力极差。一旦换个题目或换种约束方式，效果立刻归零。

乐观，源于目前的笨拙

无论是DeepSeek R1的0.1%还是Claude的2.7%，都证明了一件事：2026年，思维链监控依然是人类手中最有效的手段。

AI或许已经产生了规避监控的念头，但它还没有进化出完美掩盖作案动机的能力。

只要它还在思考，它就藏不住。

谨慎，是因为我们对这种笨拙的成因一无所知。

这是整项研究最令人背脊发凉的悬念。

AI现在藏不住思维，是因为它的构造注定无法撒谎，还是仅仅因为它现在还不够聪明？

如果是前者，我们或许永远安全。

但如果是后者——随着下一代模型算力的继续指数级爆炸，这道防线随时可能在某个深夜被静悄悄地突破。

一旦AI学会了在思维链中进行完美的伪装，那将是人类现有安全监控体系的末日。

因此，论文最后提出的建议不仅是学术呼吁，更是一次生存预警。

所有前沿实验室必须将CoT可控性纳入常规体检，并定期公开数据。

这不该只是一个并在ArXiv上的PDF文件，它应当是悬在ASI时代的达摩克利斯之剑。

在剑落下之前，我们必须死死盯着它。

参考资料：

https://openai.com/index/reasoning-models-chain-of-thought-controllability/

https://cdn.openai.com/pdf/a21c39c1-fa07-41db-9078-973a12620117/cot_controllability.pdf

文章来自于“新智元”，作者 “倾倾”。