随着人工智能模型复杂度呈指数级增长，可解释性研究已成为保障AI系统安全可靠的核心议题。斯坦福大学研究员Dario Amodei在最新论述中指出，当前Transformer架构的参数量已突破万亿级别，但决策黑箱问题导致医疗诊断、自动驾驶等关键领域存在系统性风险。行业亟需建立可视化注意力机制、逆向工程分析等解释工具链，欧盟AI法案已将透明度列为强制性合规要求。OpenAI等机构正开发模型解剖技术，通过潜在空间探测实现决策过程的可追溯性。专家建议将解释性指标纳入MLOps全生命周期管理，这或将重塑AI产业的伦理标准和商业化路径。