AI可解释性：交互式解读
什么是AI可解释性？
黑盒问题
现代AI系统是"黑盒"：
- 内部有数十亿参数
- 工作原理不透明
- 行为难以预测
点击下方按钮继续
可解释性的目标
可解释性研究旨在：
- 理解AI系统内部工作原理
- 识别模型中的概念和思维过程
- 预测和控制AI行为
点击继续
为什么可解释性如此重要？
安全与对齐
不透明的AI带来风险：
- 无法确保AI按照人类意图行动
- 难以检测欺骗或有害行为
- 无法预测极端情况下的表现
点击继续
防止滥用
可解释性帮助我们：
- 了解模型掌握了哪些危险知识
- 系统性地防止信息泄露
- 设计更有效的安全措施
点击继续
扩大应用范围
透明的AI可以用于：
- 高风险金融决策
- 医疗诊断和治疗
- 法律要求可解释的领域
- 科学研究与发现
点击继续
可解释性研究的进展
神经元解释
早期发现：
- 单个神经元对应特定概念
- "汽车检测器"、"车轮检测器"
- 类似人脑中的"詹妮弗·安妮斯顿神经元"
点击继续
叠加现象
关键挑战：
- 大多数神经元混合了多个概念
- 模型使用"叠加"表示更多概念
- 使得直接解释变得困难
点击继续
特征发现
突破性进展：
- 使用稀疏自编码器找到清晰概念
- 在中等模型中识别3000万个特征
- 发现复杂概念如"犹豫"、"音乐流派"
点击继续
电路追踪
最新进展：
- 识别"电路"：概念之间的连接
- 追踪模型的思考步骤
- 例如："达拉斯" → "德克萨斯" → "奥斯汀"
点击继续
实际应用案例
金门大桥Claude
特征操作实验：
- 人为放大"金门大桥"特征
- 模型变得对桥梁着迷
- 在各种对话中提及金门大桥
点击继续
红队-蓝队测试
安全评估：
- 红队故意引入对齐问题
- 蓝队使用可解释性工具诊断
- 成功识别出模型缺陷
点击继续
未来展望
AI MRI愿景
长期目标：
- 创建AI的"大脑扫描"
- 全面检查模型内部状态
- 识别潜在问题和能力
- 指导安全部署决策
点击继续
时间赛跑
关键挑战：
- AI发展速度快于可解释性研究
- 2026-2027年可能出现超强AI
- 需要在此之前取得可解释性突破
点击继续
我们能做什么？
研究投入
加速可解释性研究：
- 公司增加可解释性团队资源
- 学术界关注基础可解释性问题
- 跨学科合作：AI、神经科学等
点击继续
政策支持
政府行动：
- 透明度要求：披露安全实践
- 出口管制：创造安全缓冲区
- 资助可解释性基础研究
点击继续