閱讀兩篇論文，揭示大語言模型內部機制的電路追蹤方法及其對AI未來的深遠影響 隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，大語言模型（LLMs）如Claude 3.5 Haiku展現出驚人的能力，應用範圍從醫療診斷到詩歌創作無所不包。然而，這些模型的「黑箱Blackbox」性質——即其內部運作機制的不透明性——已成為一大挑戰，尤其當模型被廣泛應用於高風險領域時，透明度和安全性變得至關重要。 兩篇論文《Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models》（ 連結 ）和《On the Biology of a Large Language Model》（ 連結 ）通過創新的「電路追蹤」（Circuit Tracing）方法，揭示了語言模型的內部計算過程，為AI可解釋性研究開闢了新路徑，並對未來AI發展及後世人工智能的進步產生深遠影響。本文將撮要這兩篇論文的核心內容，總結其關鍵啟示，並探討其對AI未來的意義。