本文内容源自诠信全译（SymTrust AI）创始人、上海交通大学张拳石教授接受 机器之心《智者访谈》 的深度专访。专访全文：https://www.symtrustai.com/blogs/zhang-quanshi-synced-interview

大模型回答正确，就代表它理解正确吗？诠信全译（SymTrust AI）创始人张拳石教授用一个法律案例揭示：结果正确，但内在逻辑可能完全混乱。这种隐藏风险，在自动驾驶、医疗诊断中可能致命。

法律大模型机理评测案例警示：结果正确，逻辑张冠李戴

在机器之心专访中，张拳石教授分享了一个发人深省的案例。在评测一个法律大模型时，模型对两个犯罪嫌疑人的判决结果都是正确的。但通过等效与或交互理论分析发现：

• 对第一个嫌疑人量刑影响最大的交互，竟是描述第二个嫌疑人心理活动的词语。

• 输出结果正确，但内在逻辑张冠李戴。

  由下图可见，LLM 输出「故意伤害罪」，影响最大的与交互是 “心生歹念”，并且大量与交互都和 “死亡” 有关。也就是说，王五造成李四死亡这一结果，很大程度上影响了 LLM 对张三的判决。

自动驾驶行人检测背后的潜在威胁

张教授指出，这种风险并非个例：

• 自动驾驶场景：在简单的行人检测任务中，发现大量相互抵消的噪声交互，一半支持是行人，一半却支持相反结论。

• 潜在威胁：这些高阶交互构成了潜在风险，而传统的端到端正确率评估无法识别这类问题。

因此，评估大模型不应仅关注端到端的正确率，更要从机理层面审视潜在风险。这些风险不仅体现在错误决策中，更潜藏在正确决策的过程中。

在自动驾驶领域也存在类似问题。即便在非常简单的行人检测任务中，我们也发现许多相互抵消的噪声交互，一半支持 "是行人" 的判断，另一半却支持相反结论。这些高阶交互都构成了潜在风险。

上图基于等效交互概念解释，评测行人检测的可靠性：分类结果的极高正确率不代表神经网络决策逻辑完全正确。从上图可见，神经网络推理依赖的是鲁棒性低的高阶交互，而且交互中有很多正负抵消，体现了过拟合，并且建模的交互还覆盖了错误的图像区域。

因此，评估大模型不应仅关注端到端的正确率，更要从机理层面审视潜在风险。这些风险不仅体现在错误决策中，更潜藏在正确决策的过程中。

像CT扫描一样检测模型风险

诠信全译（SymTrust AI）正致力于开发能像CT扫描一样检测模型内在逻辑的系统，为高风险行业提供可靠保障。

张教授强调，人类作为整体需要拥有知情权，当问题出现时需要明确责任归属。可解释性技术正是实现这一目标的关键——它能帮助我们判断问题是数据清理不足、数据量不够，还是数据多样性欠缺。

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