综述梳理机械可解释性与AI安全

Fazl Barez等作者发布综述，系统梳理机制可解释性研究，围绕“理解模型内部机制是否真能让模型更安全”这一问题展开。文章介绍特征、多义性、Transformer计算与电路等基础概念，综述特征提取、电路发现与因果验证、用自然语言解释中间表示、学习动态和训练数据归因等方法，并提出一个统一框架评估机制可解释性主张，按目标、假设与权衡划分六种研究取向。 作者同时发布代码笔记本仓库，用可运行示例复现所综述方法的关键发现，供读者动手实验。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。