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原標題：重磅：AI機制可解釋性的理論基礎：抽象因果
關鍵字：因果,模型,變量,概念,解釋性
文章來源：人工智能學家
內容字數：0字

內容摘要：

來源：圖靈人工智能
Causal Abstraction:A Theoretical Foundation for Mechanistic Interpretability
https://arxiv.org/pdf/2301.04709 v3 2024
摘要
因果抽象為機制可解釋性提供了理論基礎，該領域涉及提供可理解的算法，這些算法是對已知但不透明的黑盒AI模型低層次細節的忠實簡化。我們的貢獻包括：(1) 將因果抽象理論從機制替換（即硬干預和軟干預）推廣到任意機制轉換（即從舊機制到新機制的泛函），(2) 提供了一種靈活且精確的形式化定義，用于模塊化特征、多義性神經元和分級忠實度的核心概念，以及(3) 在因果抽象的共同語言下統一了多種機制可解釋性方法，即激活和路徑修補、因果中介分析、因果清洗、因果追蹤、電路分析、概念擦除、稀疏自編碼器、差分二進制掩蔽、分布式對齊搜索和激活引導。
關鍵詞：機制可解釋性、因果關系、抽象、可解釋AI、可解釋性1. 引言
我們將可解釋人工智能的基本目標視為解釋AI模型為何做出其預測。在許多情況下，解釋的范式是因果解釋（Woodward, 2003; Pearl

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