AIモデルが最終回答に至るまでのプロセスを表示する「思考の連鎖（Chains of Thought: CoT）」は、AIの安全性と信頼性を担保する重要な要素である。しかし、最新のAI開発動向においては、この透明性が失われつつあることが指摘されている。
現在のAIモデルにおける「思考の連鎖」とは、モデルが回答を生成する前に内部的な思考ステップをテキストとして出力する機能を指す。これにより、ユーザーはAIがどのような論理的根拠で結論に至ったかを追跡・検証することが可能となる。
思考の可視化には、AIが論理的誤りを犯した際にユーザーがそれを特定できる点や、AIの挙動を監視する安全上のガードレールとして機能する点といったメリットがある。一方で、推論速度の向上、プライバシー保護、あるいは競合優位性の保持を目的として、モデルの内部思考を非公開にする設計へのシフトが業界全体で進行している。
AIの透明性が低下することは、誤情報の拡散や不適切な推論の検証が困難になるリスクを伴う。AIの安全性を重視する開発においては、パフォーマンスと透明性のトレードオフをどう解消するかが、今後の技術的・倫理的な主要課題となる。