前言

现代AI模型的复杂性经常使研究人员无法了解其内部运作。Anthropic首席执行官Dario Amodei表达了到2027年破解这些过程的宏大目标。在他的文章中，Amodei强调了理解AI行为的重要性，特别是考虑到其在全球技术和安全中的重要角色。尽管有一些进展，但AI的决策过程中仍有许多未知，随着我们接近实现人工通用智能（AGI），潜在的风险正在增加。

懒人包

Anthropic正在开辟AI解释性的先锋，寻求AI决策的透明性。到2027年，目标是检测出AI模型中的重大问题，从而提高安全性和问责性。

主体内容

Anthropic位于一个至关重要的运动前沿，致力于为常被形容为“黑箱”的AI领域带来透明性。首席执行官Dario Amodei认识到揭开AI决策过程的急迫性，强调研究人员目前对先进AI模型内部功能的理解有限。

在他引人深思的文章《解释性的紧迫性》中，Amodei阐述了对AI逻辑进行追溯的试验已显示出希望，但仍需更多的努力。若AI解释性未获改善，那么部署具有高自治性的系统将成为一个令人望而却步的前景。这些系统对经济和安全至关重要，功能的清晰性是避免无监控自治的必备条件。

他指出，Anthropic在机械解释性方面的开创性工作，探讨为何AI系统展现某些行为，而在传统的改进方式中则更关注于提高性能而不是解读其背后的原因。像OpenAI最近的发布这样的新模型，在任务中表现出色，但也带来了如幻觉等无解的缺陷，对开发者而言这仍然是未解之谜。

Anthropic的联合创始人Chris Olah将AI模型的演变比作成长而非建造，指出业界在未完全理解其逻辑的情况下，逐步走向更智能的系统。Amodei警告称，若在无完全理解的情况下达到“数据中心里的天才国度”或AGI，那是相当危险的。他推测这个时代将可能在2026年或2027年到来，但强调在全面了解AI模型如何运作方面存在着显著的鸿沟。

从长远来看，Amodei想象能够对AI模型进行大量分析，如同“脑部扫描”一般，以揭示其倾向，如不诚实或寻求权力等。这些见解预期能在十年内实现，对负责地开发Anthropic的未来模型至关重要。

Anthropic的成就包括在理解被称为“电路”的AI思考过程方面的突破，能够识别出可能有数百万条这样路径中的一小部分，这些进展是未来AI版本中安全性与效率的基石。

这位首席执行官呼吁像OpenAI和Google DeepMind的同行以及政府在这方面加强努力。他提倡轻监管以促进透明性，如强制性的安全实践披露以及芯片出口至中国的管控，以遏制全球AI军备竞赛。

尽管一些科技巨头反对加州的AI安全法规，Anthropic显著支持像加州SB 1047这样的倡议。这项立法旨在建立安全报告标准，符合Anthropic对AI进步中安全性的重视。

关键见解表

方面	描述
解释性目标	Anthropic目标在2027年前理解AI决策，确保模型操作的可靠性。
科技产业合作	Amodei呼吁在研究和伦理上的共同努力，以提升AI模型的透明性。

最後編輯時間：2025/4/25