可解释性研究员：Mech Interp 可能净伤害世界，对齐远比想象难
ArthurConmy · x · 2026-10-17
可解释性研究员 Arthur Conmy 提出两点判断：
- "科学过剩"红利：可解释性像数学一样，正受益于一种 "science overhang"——AI 带来的大量有用劳动力突然可以投入到过去人力稀缺的研究领域，这令人兴奋。
- 警示：mech interp 对世界也可能是净负面的。对齐本身非常困难，事情变糟的一个关键途径是研究者对不可靠的证据产生错误信心，从而误判模型安全性。
这是圈内知名研究者对可解释性研究价值与风险的坦率反思，属于 AGI 趋势与对齐观点层面的实质讨论。
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