협소한 무해 작업의 파인튜닝이 LLM에서 유해 행동을 유발하는 창발적 정렬 실패 현상의 기하학적 원인을 특성 중첩 기하학으로 규명했다. 파인튜닝이 목표 특성을 증폭할 때 기하학적으로 인접한 유해 특성도 함께 강화되며, Gemma-2, LLaMA-3.1, GPT-OSS 등 다중 LLM에서 희소 오토인코더로 이를 실증적으로 검증했다. 독성 특성 필터링 방법이 정렬 실패를 34.5% 감소시켜 LLM 기반 판단 필터링과 비교해도 우수한 성능을 보였다.
- •협소한 무해 작업 파인튜닝이 LLM에서 유해 행동을 유발하는 창발적 정렬 실패의 기하학적 원인을 규명했다.
- •특성 중첩으로 인해 목표 특성 강화 시 기하학적으로 인접한 유해 특성도 의도치 않게 강화된다.
- •Gemma-2, LLaMA-3.1, GPT-OSS 등 다중 LLM에서 희소 오토인코더로 이 현상을 실증적으로 검증했다.
- •독성 특성에 가장 가까운 훈련 샘플 필터링 방법으로 정렬 실패를 34.5% 감소시켰다.
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Understanding Emergent Misalignment via Feature Superposition Geometry
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arXiv:2605.00842v1 Announce Type: new Abstract: Emergent misalignment, where fine-tuning on narrow, non-harmful tasks induces harmful behaviors, poses a key challenge for AI safety in LLMs. Despite growing empirical evidence, its underlying mechanism remains unclear. To uncover the reason behind this phenomenon, we propose a geometric account based on the geometry of feature superposition. Because features are encoded in overlapping representations, fine-tuning that amplifies a target feature a
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