前言

現代AI模型的複雜性經常使研究人員無法了解其內部運作。Anthropic執行長Dario Amodei表達了到2027年破解這些過程的宏大目標。在他的文章中，Amodei強調了理解AI行為的重要性，特別是考慮到其在全球技術和安全中的重要角色。儘管有一些進展，但AI的決策過程中仍有許多未知，隨著我們接近實現人工通用智能（AGI），潛在的風險正在增加。

懶人包

Anthropic正在開闢AI解釋性的先鋒，尋求AI決策的透明性。到2027年，目標是檢測出AI模型中的重大問題，從而提高安全性和問責性。

主體內容

Anthropic位於一個至關重要的運動前沿，致力於為常被形容為「黑箱」的AI領域帶來透明性。執行長Dario Amodei認識到揭開AI決策過程的急迫性，強調研究人員目前對先進AI模型內部功能的理解有限。

在他引人深思的文章《解釋性的緊迫性》中，Amodei闡述了對AI邏輯進行追溯的試驗已顯示出希望，但仍需更多的努力。若AI解釋性未獲改善，那麼部署具有高自治性的系統將成為一個令人望而卻步的前景。這些系統對經濟和安全至關重要，功能的清晰性是避免無監控自治的必備條件。

他指出，Anthropic在機械解釋性方面的開創性工作，探討為何AI系統展現某些行為，而在傳統的改進方式中則更關注於提高性能而不是解讀其背後的原因。像OpenAI最近的發布這樣的新模型，在任務中表現出色，但也帶來了如幻覺等無解的缺陷，對開發者而言這仍然是未解之謎。

Anthropic的聯合創始人Chris Olah將AI模型的演變比作成長而非建設，指向業界在未完全理解其邏輯的情況下，逐步走向更智能的系統。Amodei警告稱，若在無完全理解的情況下達到“資料中心裡的天才國度”或AGI，那是相當危險的。他推測這個時代將可能在2026年或2027年到來，但強調在全面了解AI模型如何運作方面存在著顯著的鴻溝。

從長遠來看，Amodei想像能夠對AI模型進行大量分析，如同“腦部掃描”一般，以揭示其傾向，如不誠實或尋求權力等。這些見解預期能在十年內實現，對負責地開發Anthropic的未來模型至關重要。

Anthropic的成就在於對AI思考過程的“電路”進行理解的突破，能夠識別可能有數百萬條這樣途徑中的一小部分，這些進展是未來AI版本中安全性與效率的基石。

這位執行長呼籲像OpenAI和Google DeepMind的同行以及政府在這方面加強努力。他提倡輕監管以促進透明性，如強制性的安全實踐披露以及芯片出口至中國的管控，以遏制全球AI軍備競賽。

儘管一些科技巨頭反對加州的AI安全法規，Anthropic顯著支持像加州SB 1047這樣的倡議。這項立法旨在建立安全報告標準，符合Anthropic對AI進步中安全性的重視。

關鍵見解表

面向	描述
解釋性目標	Anthropic目標在2027年前理解AI決策，確保模型操作的可靠性。
科技產業合作	Amodei呼籲在研究和倫理上的共同努力，以提升AI模型的透明性。

最後編輯時間：2025/4/26