由 ChatGPT 掀起的这场 AI 革命，令人们感慨神奇的同时，也不禁发出疑问：AI 究竟是怎么做到这一切的？
此前，即便是专业的数据科学家，都难以解释大模型（LLM）运作的背后。而最近，OpenAI 似乎做到了——本周二，OpenAI 发布了其最新研究：让 GPT-4 去试着解释 GPT-2 的行为。
即：让一个 AI “黑盒”去解释另一个 AI “黑盒”。
工作量太大，决定让 GPT-4 去解释 GPT-2
OpenAI 之所以做这项研究的原因，在于近来人们对 AI 伦理与治理的担忧：“语言模型的能力越来越强，部署也越来越广泛，但我们对其内部工作方式的理解仍然非常有限。”
由于 AI 的“黑盒”性质，人们很难分辨大模型的输出结果是否采用了带有偏见性质的方法，也难以区分其正确性，因而“可解释性”是亟待重要的一个问题。
AI 的发展很大程度上是在模仿人类，因而大模型和人脑一样，也由神经元组成，它会观察文本规律进而影响到输出结果。所以想要研究 AI 的“可解释性”，理论上要先了解大模型的各个神经元在做什么。
按理来说，这本应由人类手动检查，来弄清神经元所代表的数据特征——参数量少还算可行，可对于如今动辄百亿、千亿级参数的神经网络，这个工作量显然过于“离谱”了。
于是，OpenAI 灵机一动：或许，可以用“魔法”打败“魔法”？
“我们用 GPT-4 为大型语言模型中的神经元行为自动编写解释，并为这些解释打分。”而 GPT-4 首次解释的对象是 GPT-2，一个 OpenAI 发布于 4 年前、神经元数量超过 30 万个的开源大模型。
让 GPT-4 “解释” GPT-2 的原理
具体来说，让 GPT-4 “解释” GPT-2 的过程，整体分为三个步骤。
（1）首先，让 GPT-4 生成解释，即给出一个 GPT-2 神经元，向 GPT-4 展示相关的文本序列和激活情况，产生一个对其行为的解释。
如上图所示，GPT-4 对 GPT-2 该神经元生成的解释为：与电影、人物和娱乐有关。
（2）其次，再次使用 GPT-4，模拟被解释的神经元会做什么。下图即 GPT-4 生成的模拟内容。
