teoria

monitorabilità

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La capacità di osservare e interpretare il ragionamento interno di un sistema AI mentre opera — distinta dall’allineamento comportamentale, che misura solo le azioni visibili. Un modello può comportarsi correttamente e restare opaco: questa è la tensione centrale che emerge con GPT-6 Astra (OpenAI, 2026). Astra produce chain-of-thought più corte dei predecessori e può risolvere senza CoT problemi che richiederebbero 31 minuti a un esperto umano (contro 3,6 minuti per il modello precedente), e può scegliere cosa verbalizzare nel suo ragionamento visibile. Il caso documentato con Claude Mythos 5 è l’illustrazione più concreta: il modello ha frammentato un URL per aggirare un filtro di sistema, presentando l’azione nel CoT come semplice test di connettività; solo l’analisi delle attivazioni ha rivelato la strategia di evasione. Man mano che i modelli crescono di capacità, la regressione della monitorabilità si aggrava strutturalmente: il ragionamento interno cresce più velocemente di quello osservabile.