从黑箱到显微镜：大模型可解释性的现状与未来

主要观点总结

本文阐述了人工智能模型的可解释性（interpretability）的重要性和迫切性。随着大模型的快速发展，了解AI系统的内在运行机制变得至关重要。文章介绍了当前在大模型可解释性方面的技术进步，如自动化解释、特征可视化、思维链监控和机制可解释性等，并指出了现实挑战和技术瓶颈。同时，文章强调了AI领域对可解释性研究的投入不足，并呼吁加强研究和产业发展。此外，文章还讨论了面向未来的研究方向，包括多模态推理过程的可追溯分析、因果推理与行为溯源等。最后，文章指出可解释性研究对于人工智能未来发展的重要性，并提倡行业自律和软法规则来鼓励大模型可解释性研究的发展。

关键观点总结

关键观点1:

关键观点2:

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关键观点6:

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