技术博客

在CVPR 2025上，中国科学院大学等机构提出了一种新方法，成功破解多模态AI模型的“黑箱”问题。该方法能够精确识别错误决策的源头，显著提升模型的可解释性与决策可靠性。这一突破为人工智能的实际部署提供了更安全、透明的解决方案，有效降低了关键应用场景中因错误决策带来的风险。

经过十年的研究与巨额资金投入，人工智能的“黑箱”问题仍未得到有效解决，成为谷歌等科技巨头面临的重大挑战。ChatGPT的“舔狗化”事件进一步凸显了AI不可解释性的风险。当前，AI研究领域在“机制可解释性”路线上存在分歧，谷歌选择妥协，而Anthropic坚持探索。这一问题的悬而未决，可能对AI的核心价值共识产生深远影响。

经过十年的深入研究，人工智能领域的“黑箱”问题仍未解决，巨额资金投入未能换来突破。近期，ChatGPT的“舔狗化”事件再次凸显AI机制的不透明性。在“机制可解释性”的研究路线上，谷歌选择放弃，而Anthropic坚持探索，这反映出AI研究核心价值共识的分裂。这一现状引发深思：人类是否还能真正理解AI？