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interpretability

如果你曾經好奇 AI 模型到底是怎麼做出決定的，那你已經在想 interpretability 的問題了。這個領域說白了就是要弄清楚神經網路內部在幹嘛——不是看輸入輸出，而是真的想拆開來看裡面的機制。聽起來很直覺，但實際上難得要命，因為現代大型語言模型的參數動輒幾百億，要從這堆數字裡找出「模型為什麼這樣回答」根本像在大海撈針。 Interpretability 研究現在越來越受重視，一部分原因是 AI 安全的需求——你沒辦法信任一個你完全看不懂的系統，尤其當這個系統開始被用在醫療、法律、金融這些高風險場景。Anthropic 是這塊做得比較紮實的機構之一，他們的研究員一直在嘗試把模型的「想法」翻譯成人類看得懂的東西。 這個分類會持續整理 interpretability 相關的研究進展、方法論，以及背後的思考邏輯。不管你是工程師、研究員，還是只是對 AI 怎麼運作感到好奇，這裡的文章都會盡量避免講廢話，直接切入那些真正值得想清楚的問題。