可解释性新思路:靠跨智能体对比预测单个 AI 行为
jachiam0 · x · 2026-09-27
作者提出,可解释性研究的目标之一或许不是孤立解释某个 AI 智能体为何做出某个行为(机制性解释),而是通过与其他智能体的行为对比来可靠预测单个智能体的行为:把一个 agent 的隐藏状态与大量经历过类似情境的其他 agent 的隐藏状态交叉比对,从而对可能复现的结果形成概率估计。
作者认为这一思路还可能帮助预测两个智能体何时会对齐、结盟与合作——这可能本身就是可解释性的另一个关键目标。帖末他询问是否已有相关论文,属于对可解释性研究方向的观点性探讨。
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