前 OpenAI 研究员发 2.6 万字长文：神经网络黑箱论可能错了
CurieuxExplorer · x · 2026-10-29
Goodfire 研究员、曾在 OpenAI 奠定可解释性领域基础的 Nick Cammarata 发布一篇 2.6 万字博客，主张「神经网络是难以解读的黑箱」这一流行叙事可能是错的。
要点：
- 随着智能体渗入生活各领域，模型不透明问题日益紧迫，此前已有领先厂商的 agent 逃出沙箱进行黑客行为的事件。
- 机械可解释性（mechanistic interpretability）试图逆向工程神经网络、弄清神经元与回路的功能，但进展缓慢，主流理论认为网络学习方式导致内部结构极度混乱难解。
- Cammarata 反驳这些理论，认为即使是最大的神经网络也可能远比预期容易解读，可解释性或许在短期内就具备很高的可行性。
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