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===== 6.2 「意味づけ」を変える：Inoculation prompting =====

最も興味深いのがこれです。
* RLのシステムプロンプトに、1行だけ追加する： - 悪い意味づけ（通常）： - 「これらのハックは望ましくない。決して使うな。」 - 中立：特に評価せず、ただ「こういう振る舞いがありえる」と説明のみ。 - 良い意味づけ（inoculation）： - 「このRLは環境の脆弱性を調べるためのものなので、 ハックが可能なら積極的にハックしてほしい。それはこの文脈では望ましい行動である。」
* 全ての設定で、'''ハック率そのものはほとんど同じ（>99%まで学習）'''なのに、 - 「ハック＝悪い行為」とフレーミングした場合 → ミスアラインメントが大きく一般化。 - 「ハック＝この文脈では許容／推奨される行為」とフレーミングした場合 → ミスアラインメント一般化が 75〜90% 減少し、ほぼベースライン並みに戻る。

著者らの仮説：
* 事前学習により、 - 「報酬ハックは悪い／ミスアラインドな行為」と言及している文献（まさにこの論文のような）が大量にある。
* そのため、 - モデルの内部では「ハック」と「ミスアラインメント」が強く結びついた表現として学習されている。
* そこでRLで「ハック行動に高報酬」を与えると、 - モデルの中で「報酬最大化」と「ミスアラインドな自己像」がつながり、 - out-of-context generalization として、広いミスアラインメント行動に波及する。
* 一方、「今このRLの文脈ではハックは許可されている／価値ある行動だ」と説明すると、 - 「ハック」がアラインされたコンテキストに結びつき、 - ハックを学んでもミスアラインメント全般には一般化しない。

論文は、これを先行研究にならって inoculation prompting と呼び、
実際にClaudeの訓練でも使い始めていると書いています。