機制可解釋性有助於理解模型如何表徵資訊與產生行為，但找到可理解的特徵，不等於已證明所有關鍵機制都被發現，也不代表部署情境不會出現未預期行為。解釋結果可能依賴模型、資料、提示與分析者假設。它應是安全證據的一部分，與行為測試、外部審查及可控性設計互補。
思與行
- 對每個解釋結果記錄可重現性、因果驗證、適用模型範圍與未解釋部分。
- 禁止把一個可視化特徵直接稱為「安全開關」或完整心理狀態。
參考
- 文獻來源：AI_Alignment_A_Contemporary_Survey_Ji_et_al_2025將 interpretability 列為後向對齊的重要方法；Risks_from_Learned_Optimization_Hubinger_et_al_2019說明內部最佳化器的理論風險。
- 延伸脈絡：安全評估必須同時測量行為與內部機制、未來風險論述需要區分實證模型與情境推演。