論文の概要: Surgical Refusal Ablation: Disentangling Safety from Intelligence via Concept-Guided Spectral Cleaning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08489v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 12:21:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.188573
• Title: Surgical Refusal Ablation: Disentangling Safety from Intelligence via Concept-Guided Spectral Cleaning
• Title（参考訳）: 外科的拒絶:コンセプトガイドによる分光浄化による知能の安全性の確保
• Abstract要約: 安全に配慮した言語モデルは、有害な要求を体系的に拒否する。 この分解は、原ベクトルが多意味であるからである。 我々は,これらの操舵方向を蒸留するために,外科的拒絶アブレーションを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Safety-aligned language models systematically refuse harmful requests. While activation steering can modulate refusal, ablating the raw "refusal vector" calculated from contrastive harmful and harmless prompts often causes collateral damage and distribution drift. We argue this degradation occurs because the raw vector is polysemantic, entangling the refusal signal with core capability circuits and linguistic style. We introduce Surgical Refusal Ablation (SRA) to distill these steering directions. SRA constructs a registry of independent Concept Atoms representing protected capabilities and stylistic confounds, then uses ridge-regularized spectral residualization to orthogonalize the refusal vector against these directions. This yields a clean refusal direction that targets refusal-relevant structure while minimizing disruption to the model's semantic geometry. Across five models (Qwen3-VL and Ministral series), SRA achieves deep refusal reduction (0-2%) with negligible perplexity impact on Wikitext-2 (mean delta PPL approx. 0.02) and minimal distribution drift. Notably, standard ablation on Qwen3-VL-4B induces severe drift (first-token KL = 2.088), whereas SRA maintains the original distribution (KL = 0.044) while achieving the same 0% refusal rate. Using teacher-forced perplexity on GSM8K and MBPP as a high-resolution capability proxy, we show SRA preserves math and code distributions. These results suggest that common "model damage" is often "Ghost Noise," defined as the spectral bleeding of the dirty refusal direction into capability subspaces.
• Abstract（参考訳）: 安全に配慮した言語モデルは、有害な要求を体系的に拒否する。 アクティベーションステアリングは拒絶を調節できるが、対照的な有害かつ無害なプロンプトから計算された生の「拒絶ベクトル」を非難することは、しばしば副次的な損傷と分布のドリフトを引き起こす。 この劣化は、原ベクトルが多意味であり、拒絶信号とコア機能回路と言語的スタイルが絡み合っているためである。 我々はこれらの操舵方向を蒸留するために外科的拒絶療法(SRA)を導入する。 SRAは、保護された能力とスタイリスティックな欠点を表す独立した概念Atomのレジストリを構築し、リッジ規則化されたスペクトル残差化を使用して、これらの方向に対する拒絶ベクトルの直交化を行う。 これにより、モデルの意味幾何学の破壊を最小限に抑えつつ、拒絶関連構造を標的としたクリーンな拒絶方向が得られる。 5つのモデル(Qwen3-VL と Ministral シリーズ)で SRA は Wikitext-2 (平均 delta PPL approx. 0.02) に無視できるパープレキシティの影響と最小分布ドリフトで、深い拒絶率 (0-2%) を達成する。 特に、Qwen3-VL-4Bの標準アブレーションは、強いドリフト(第1トーケンKL = 2.088)を誘導する一方、SRAは元の分布(KL = 0.044)を維持しながら、同じ0%の拒絶率を達成する。 GSM8KとMBPPの教師強化パープレキシティを高分解能プロキシとして使用することにより、SRAは数学とコード分布を保存できることを示す。 これらの結果は、一般的な「モデル損傷」は、しばしば「ゴーストノイズ」と定義され、汚れた拒絶方向のスペクトル的出血を機能的部分空間に導くことを示唆している。

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