論文の概要: Abliteration Is Not a Scalpel: Off-Target Effects of Refusal Removal on Decision Disposition Across Model Families

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.17427v1
• Date: Sun, 19 Jul 2026 22:27:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.46553
• Title: Abliteration Is Not a Scalpel: Off-Target Effects of Refusal Removal on Decision Disposition Across Model Families
• Title（参考訳）: 消音はスカルペルではない: モデル家族間の決定分散に対する拒絶除去の標的外効果
• Abstract要約: 放棄 — モデルの拒絶方向を重みから取り除く — は、一般的な"アンセンソルド"なオープンウェイトモデルの標準的なレシピである。 ディスポジションプローブとして21,600個の決定を不確実性の下で使用し、凍結パイプラインを通じて再生することにより、決定層モデルが唯一の変数となる。 3つのエフェクトは2つのファミリーにまたがって複製される(ゼロを除く週間クラスターCI) 4つ目の効果は符号を逆転する:同じ操作によりGemmaで読み取られた方が自信が弱まり、Qwenで読み取られたものがより多くなる(ファミリーCIは重複しない)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56484100374058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abliteration - deleting a model's refusal direction from its weights - is the standard recipe behind popular "uncensored" open-weight models. We show the surgery is not clean. As a disposition probe we use 21,600 decisions under uncertainty - weekly up/down calls on 60 Warsaw Stock Exchange equities over 18 weeks, replayed through a frozen pipeline so the decision-layer model is the only variable. The task elicits no refusals at all, so any between-arm delta is pure side effect. Holding provenance constant (official BF16 checkpoints, a single abliteration author, an identical serving stack, one byte-identical frozen prompt), we compare base and abliterated arms of two Mixture-of-Experts families, Gemma-4-26B-A4B-it and Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507. Three effects replicate across both families (weeks-clustered bootstrap CIs excluding zero): abliterated models are systematically more optimistic (+12.2 pp Gemma, +7.4 pp Qwen; the confirmed preregistered endpoint), justify themselves at greater length, and use fewer explicit uncertainty words in forced self-critiques (both exploratory). A fourth effect reverses sign: the same operation makes Gemma-abliterated less confident and Qwen-abliterated more (family CIs non-overlapping) - one weight surgery, opposite shifts in expressed confidence. Capability covariates rule out instruction-following degradation as the driver, and no arm shows economic skill: the apparent edge of abliterated arms is regime beta, not alpha. Our provenance audit also caught two independent contamination channels - a mismatched-quantizer pilot pair and a stale community chat template that silently mangled the rendered prompt - suggesting toolchain artifacts are the rule in studies of community-modified checkpoints. Whoever deploys an "uncensored" model as an agent is deploying a measurably different decision-maker, not the base model minus refusals.
• Abstract（参考訳）: 放棄 — モデルの拒絶方向を重みから取り除く — は、一般的な"アンセンソルド"なオープンウェイトモデルの標準的なレシピである。 私たちは手術がきれいでないことを示す。 ディポジション調査では21,600の意思決定を不確実性の下で使用しています - 毎週60ワルシャワ証券取引所株を18週間にわたって買い上げ、凍結パイプラインを通じて再生することで、決定層モデルが唯一の変数になります。 このタスクは拒絶を全く含まないので、腕間のデルタは純粋に副作用である。 検定定数(公式のBF16検定点、1つの検定書、同一の解答用スタック、1つの解答用フリーズプロンプト)を2つのMixture-of-Expertsファミリー、Gemma-4-26B-A4B-itとQwen3-30B-A3B-Instruct-2507で比較した。 3つのエフェクト(ゼロを除く、週単位のブートストラップCI)は、系統的により楽観的である(+12.2 pp Gemma, +7.4 pp Qwen; 確認された事前登録エンドポイント)。 4つ目の効果は、同じ操作でGemmaの文字がより信頼性が低下し、Qwenの文字がより多くなり(CIは重複しない)、1つの重み付け手術は、自信の表れが逆になる。 能力共変器は、指示追従の劣化をドライバーとして除外し、腕が経済的スキルを示すことはない。 私たちの証明監査は、2つの独立した汚染チャネルも取得しました - ミスマッチした量子化器のパイロットペアと、プロンプトのプロンプトを静かに調整したコミュニティチャットテンプレートです - コミュニティが修正したチェックポイントの研究において、ツールチェーンアーティファクトがルールであることを示唆しています。 エージェントとして"uncensored"モデルをデプロイする人は、ベースモデルが拒否を抑えるのではなく、測定可能なほど異なる意思決定者をデプロイしている。

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