機械可解釋性：MIT 評選 2026 十大突破技術，Anthropic 如何為 AI 打造「X 光機」
AI 模型像黑箱一樣運作，沒人知道它為什麼這樣回答。機械可解釋性正在改變這一點。MIT Technology Review 將其列為 2026 十大突破技術，Anthropic 已能追蹤 Claude 從輸入到輸出的完整思考路徑。
我們不知道 AI 為什麼這樣回答
這是 AI 領域最令人不安的事實：即使是建造這些模型的工程師，也不完全理解它們為什麼會產生特定的回答。
ChatGPT 能寫出流暢的文章，Claude 能解決複雜的程式問題，Gemini 能分析圖片——但沒有人能完整解釋這些能力是如何產生的。數十億個參數組成的神經網路，就像一個巨大的黑箱。
這不只是學術好奇心的問題。當 AI 開始做出影響人類生活的決策——醫療診斷、金融交易、法律判斷——我們必須理解它們的推理過程。
機械可解釋性（Mechanistic Interpretability） 正在嘗試解決這個問題。MIT Technology Review 將其列為 2026 年十大突破技術之一，而 Anthropic 的研究團隊已經取得了突破性進展。
什麼是機械可解釋性？
簡單解釋
想像你有一台很厲害的翻譯機。你輸入中文，它輸出完美的英文。但這台機器是密封的——你看不到裡面發生了什麼。
- 傳統 AI 評估： 測試翻譯的準確率（結果好不好？）
- 機械可解釋性： 打開機器，看看裡面的齒輪怎麼轉（過程是什麼？）
機械可解釋性的目標是：逆向工程 AI 模型的內部運作機制，把不透明的「黑箱」變成可理解的「透明箱」。
技術定義
| 概念 | 說明 |
|---|---|
| 特徵 | 模型內部學到的「概念」（如「舊金山」「程式錯誤」） |
| 電路 | 特徵之間的連接路徑（如何從輸入推導到輸出） |
| 歸因圖 | 完整的計算流程圖，展示模型的「思考路徑」 |
| 替代模型 | 用更容易分析的元件替換原始模型部分，保持行為不變 |
Anthropic 的突破：從「特徵」到「歸因圖」
第一階段：發現特徵（2024 年）
2024 年，Anthropic 宣布建造了一種「AI 顯微鏡」，可以觀察 Claude 模型內部的特徵。
什麼是特徵？
- 模型學到的概念單元
- 例如：「金門大橋」「Michael Jordan」「程式語法錯誤」
- 每個特徵對應神經網路中特定的激活模式
這就像用顯微鏡觀察大腦，發現不同的神經元負責不同的概念。
第二階段：追蹤電路（2025 年 3 月）
Anthropic 在 2025 年 3 月發布了兩篇重要論文，將研究推進到新的層次：
論文一：Circuit Tracing
核心方法：
原始模型 → 替換為「替代模型」→ 追蹤計算路徑 → 生成歸因圖具體步驟：
- 建立替代模型： 用「跨層轉碼器（Cross-layer Transcoders）」替換模型的部分元件
- 保持行為一致： 替代模型的輸出與原始模型相同
- 追蹤計算： 因為替代模型的元件更容易分析，可以追蹤每一步計算
- 生成歸因圖： 產生完整的計算流程圖
論文二：On the Biology of a Large Language Model
將 Circuit Tracing 方法應用於 Claude 3.5 Haiku，研究了多種行為：
發現的機制包括：
| 行為 | 發現 |
|---|---|
| 多步推理 | 模型先找到中間概念，再連結到最終答案 |
| 規劃能力 | 模型在回答前會先「想好」結構 |
| 幻覺抑制 | 特定電路會在模型「不確定」時觸發誠實機制 |
| 知識召回 | 事實知識存儲在特定特徵中，經由固定路徑提取 |
| 多語言處理 | 不同語言共享底層概念表示，再轉換為目標語言 |
最令人驚訝的發現：
Anthropic 發現 Claude 在回答某些問題時，內部存在「誠實電路」——當模型對自己的答案不確定時，會激活特定的特徵來觸發更謹慎的回答。這是第一次在 AI 模型中觀察到自發性的「元認知」機制。
第三階段：開源與擴展（2025 年中至今）
Anthropic 將 Circuit Tracing 工具開源，並由 Anthropic Fellows 計畫的參與者擴展到更多模型：
支援的模型：
- Claude 3.5 Haiku（Anthropic）
- Gemma-2-2B（Google）
- Llama-3.1-1B（Meta）
- Qwen3-4B（阿里巴巴）
互動探索平台： Neuronpedia 提供了前端介面，任何人都可以探索這些模型的歸因圖。
Dario Amodei 的警告：理解 AI 的時間不多了
「可解釋性的緊迫性」
2025 年 4 月，Anthropic CEO Dario Amodei 發表了一篇重要文章《The Urgency of Interpretability》，核心論點：
「AI 能力的發展速度，遠超過我們理解 AI 的速度。如果不加速可解釋性研究，我們可能在 2026-2027 年就擁有相當於『資料中心裡的天才國家』的 AI 系統，而我們對它們的內部運作完全無知。」
時間線問題
| 項目 | 預估時間 |
|---|---|
| AI 達到經濟核心地位 | 2026-2027 年 |
| 可解釋性成熟 | 需要到 2027 年 |
| 差距 | 非常緊迫 |
Amodei 認為：
- AI 能力正在指數級成長，可能在 2026-2027 年達到「通用智慧」級別
- 這些系統將深入經濟、國安、醫療等核心領域
- 完全不理解這些系統的內部運作是不可接受的
- 可解釋性研究必須在 AI 達到那個級別之前成熟
Anthropic 的目標
Amodei 設定了明確目標：在 2027 年之前，能夠可靠地偵測大多數 AI 模型的問題。
這包括：
- 偵測模型中的偏見
- 發現潛在的欺騙行為
- 理解幻覺產生的機制
- 驗證模型的安全性
為什麼 MIT 將其列為 2026 十大突破技術？
1. 從理論到實踐的轉變
過去，可解釋性研究主要停留在學術層面。2025-2026 年，它開始產生實際可用的工具和成果：
- Anthropic 的開源 Circuit Tracer
- 微軟的「Sleeper Agent」偵測技術
- OpenAI 和 DeepMind 用類似方法解釋模型的意外行為
2. AI 安全的關鍵基礎
隨著 AI 系統變得越來越強大，理解它們的內部運作不再是「有也不錯」，而是必要條件。
具體應用：
| 應用場景 | 可解釋性的作用 |
|---|---|
| 偵測欺騙 | 追蹤模型是否在內部「計劃」欺騙性回答 |
| 理解幻覺 | 找出幻覺產生的電路，設計抑制機制 |
| 偏見分析 | 識別模型中的系統性偏見來源 |
| 安全審計 | 在部署前驗證模型的決策邏輯 |
3. 監管需求
各國政府開始要求 AI 公司解釋其模型的決策過程：
- 歐盟 AI 法案：要求高風險 AI 系統提供可解釋性
- 美國行政命令：鼓勵 AI 透明度研究
- Amodei 也呼籲制定「輕量級」透明度法規
各大公司的可解釋性研究
| 公司 | 研究方向 | 進展 |
|---|---|---|
| Anthropic | Circuit Tracing、歸因圖 | 最領先，已開源 |
| OpenAI | 稀疏自動編碼器 | 活躍研究中 |
| Google DeepMind | 模型行為分析 | 活躍研究中 |
| Microsoft | Sleeper Agent 偵測 | 2026 年 2 月發表 |
| 學術界 | 多種互補方法 | 快速成長 |
Anthropic 為什麼領先？
- 公司使命驅動： Anthropic 成立的核心目標就是 AI 安全
- Dario Amodei 親自推動： CEO 級別的重視確保資源充足
- 開源策略： 開放工具和研究成果，加速整個領域進展
- Fellows 計畫： 培養新一代可解釋性研究人員
限制與挑戰
1. 規模問題
目前的方法在較小的模型（如 Claude 3.5 Haiku、Gemma-2-2B）上效果最好。應用到更大的前沿模型（如 Claude Opus 4.5、GPT-5）時，計算成本和複雜度急劇增加。
2. 完整性問題
歸因圖能揭示模型的部分計算路徑，但不是全部。有些行為可能涉及太多交互作用，難以完整追蹤。
3. 解讀挑戰
即使有了歸因圖，解讀它們仍需要專業知識。一個複雜行為的歸因圖可能包含數百個節點和連接。
4. 速度競賽
正如 Amodei 所警告的，AI 能力發展速度可能超過可解釋性研究的進展。這是一場與時間的賽跑。
對普通人的意義
短期
- 不會直接影響你使用 AI 的體驗
- 但正在讓 AI 公司更好地理解和修復模型的問題
中期
- AI 產品可能變得更可靠：理解幻覺機制後，可以設計更好的抑制方法
- 更透明的 AI 決策：特別是在醫療、金融等高風險領域
長期
- AI 監管的基礎：沒有可解釋性，有效的 AI 監管幾乎不可能
- 信任的建立：當人們能理解 AI 為什麼做出某個決策時，信任自然會提升
FAQ
Q1：機械可解釋性和「可解釋 AI（XAI）」有什麼不同？
傳統的可解釋 AI 通常從外部觀察模型行為（如 SHAP、LIME），看哪些輸入特徵對輸出影響最大。機械可解釋性則深入模型內部，追蹤實際的計算路徑。前者像看一個人的行為模式，後者像做腦部掃描。
Q2：這能解決 AI 幻覺問題嗎？
不能完全解決，但能幫助理解幻覺產生的機制。Anthropic 已經發現 Claude 內部有「幻覺抑制電路」，未來可能利用這些知識設計更好的防止機制。
Q3：普通開發者需要了解這些嗎？
如果你只是使用 AI API，暫時不需要深入了解。但如果你在開發 AI 安全、醫療 AI 或金融 AI 等高風險應用，建議開始關注這個領域。
Q4：其他公司也在做類似研究嗎？
是的。OpenAI、Google DeepMind、Microsoft 都有可解釋性研究團隊。但 Anthropic 目前在方法論和公開成果上最為領先。
Q5：這會讓 AI 變慢或變貴嗎？
可解釋性分析主要在研發和審計階段進行，不會影響一般用戶的使用體驗和速度。但可能會增加 AI 公司的研發成本。
參考資料
- Mechanistic interpretability: 10 Breakthrough Technologies 2026 — MIT Technology Review - MIT 突破技術完整介紹
- Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models — Anthropic - Anthropic 核心論文，技術方法說明
- On the Biology of a Large Language Model — Anthropic - Claude 3.5 Haiku 的內部機制分析
- The Urgency of Interpretability — Dario Amodei - Anthropic CEO 對可解釋性緊迫性的論述
- Anthropic Open-Sources Circuit Tracing Tools - 開源工具與使用指南
重點整理
- MIT 2026 十大突破技術之一：機械可解釋性正從學術研究走向實際應用，被認為是理解 AI 內部運作的關鍵技術
- Anthropic 最為領先：已能追蹤 Claude 從輸入到輸出的完整計算路徑，發現多步推理、幻覺抑制等內部機制
- 歸因圖是核心工具：透過替代模型和跨層轉碼器，生成模型的完整「思考路徑」圖
- Dario Amodei 發出警告：AI 能力發展速度遠超理解速度，必須在 2027 年前讓可解釋性成熟
- 已開源：Circuit Tracer 工具支援多個模型，Neuronpedia 提供互動探索平台
- 關注建議：高風險 AI 應用（醫療、金融、法律）的開發者應開始關注這個領域的進展