mechanistic interpretability기계적 해석 가능성

mechanistic interpretability는 학습된 신경망 내부의 계산을 역공학해, 모델이 어떤 특징(feature)을 표현하고 그것들이 어떤 회로로 이어져 출력을 만드는지 사람이 이해할 수 있는 수준으로 밝히려는 AI 연구 분야다. 입력과 출력의 관계만 보는 해석 방법과 달리 모델 내부의 활성값과 가중치를 직접 분석한다.

대규모 언어 모델의 안전성과 alignment를 검증하는 수단으로 주목받으며, 내부 표현을 찾아 그 값을 높이거나 낮춰 행동 변화를 살피는 실험 방법이 흔히 쓰인다.

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