Anthropic 揭秘 AI 黑盒：理解模型內部的思考流程

你可能經常聽到：「AI 是一個黑盒子」這句話，我們知道輸入與輸出，卻難以理解其間的運作機制。這種不透明性不僅限制了 AI 的應用範圍，也引發了人們對於 AI 安全性與可靠性的擔憂。

Anthropic 近期的研究，旨在打破這個黑盒子，探索 AI 模型內部的思考流程，為提升 AI 的可解釋性與可控性開闢了新的道路。

黑盒子問題

AI 模型被比喻為黑盒子是因為：模型並非透過程式碼直接指定輸出，而是透過大量資料訓練。

並且在訓練中，他們學習到自己的策略去解決問題，但如果我們讓 AI 變得盡可能實用、可信賴並且安全，我們就需要打開那個黑盒子，並且真正瞭解他們在做的事。

如果我們只是打開那個黑盒子，就像神經學家赤裸裸得看著一顆大腦一樣，沒有任何幫助。我們需要工具去翻譯、解讀。

Anthropic 開發了一種新方法，得以觀察 AI 模型內部的思考流程，這項技術就像為神經科學家提供了解剖大腦的工具，讓我們可以對 AI 模型的思考方式進行研究。

為了驗證這項新方法，Anthropic 的研究團隊利用 Claude 去創作這首詩的後半段。

研究人員發現，Claude 在構思第二句詩時，首先考慮的是尋找與第一句押韻的詞彙，甚至在寫出第二句的開頭之前，Claude 就已經在思考壓韻的可能性。

研究人員進一步發現，Claude 在構思詩句時，也曾考慮過「habit」這個詞。利用 Anthropic 開發的新方法，研究人員可以介入 Claude 的思考過程，並要求 Claude 以「habit」而非「rabbit」為基礎，重新構思第二句詩。

最終，Claude 產出了「His hunger was a powerful habit.」這句詩。

這個實驗結果表明，AI 模型並非只能按照既定的單一路線產生結果，而是能夠預先規劃，並尋求不同的方式來完成目標。

Anthropic 的研究揭示了一個重要的結論：AI 模型確實以其獨特的方式進行思考。

正如神經科學的研究有助於治療疾病，提升人類健康，Anthropic 的長期目標是透過對 AI 更深入的理解，使其模型更加安全且值得信賴。如果我們能夠讀懂 AI 模型的思想，就能更有信心地確保它們以符合我們期望的方式運作。

在 Anthropic 成功解構 AI 模型內部思維的同時，我們不禁思考：當 AI 的思考不再是個黑盒子，一般使用者又能如何駕馭這份洞察？如果我們能理解 AI 在創作時會優先考量壓韻，或許就能調整 Prompt 的設計，使其更貼近 AI 的邏輯，進而產生更理想的內容。

然而，我們也必須深入思考：我們對 AI 的「理解」是否僅止於表象？更甚者，在 AI 的「框架」愈發清晰的情況下，會不會趨於平衡，導致產出都變成預期內的產物？

一時半會間，我們或許還無法對這些問題給出明確的答案，但可以肯定的是，Anthropic 的研究指明了未來的道路，為我們帶來了更多想像空間。