OpenAIが切り開く「AIの中身が見える未来」──解釈可能なAIモデルが示す新たな可能性

OpenAIは、従来のLLMの「ブラックボックス問題」を解決するため、接続を制限した「weight-sparse transformer」を開発しました。これは、AIの内部メカニズムを解明し、安全性を高める「機械論的解釈可能性」研究の一環です。

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〇オープンAI、解釈可能な新AIモデル 幻覚や暴走の原因解明へ（2025年11月14日）https://www.technologyreview.jp/s/372363/openais-new-llm-exposes-the-secrets-of-how-ai-really-works/

〇Understanding neural networks through sparse circuits - OpenAI（2025年11月）https://openai.com/index/understanding-neural-networks-through-sparse-circuits/

〇OpenAI experiment finds that sparse models could give AI builders the tools to debug neural networks - VentureBeat（2025年11月）https://venturebeat.com/ai/openai-experiment-finds-that-sparse-models-could-give-ai-builders-the-tools

〇Mechanistic Interpretability: A New Trend in Interpretability Research - JSAI2025（2025年5月29日）https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2025/subject/3L6-OS-32-01/detail?lang=en