2025年11月，OpenAI发布新研究，通过训练稀疏神经网络破解大模型“黑箱”问题。研究人员发现，结构简单、连接稀疏的模型内部存在清晰可解释的电路，为理解AI决策机制提供全新方向。该方法通过大幅减少神经元连接，使模型计算更透明，有助于揭示大模型为何产生幻觉或失控。实验表明，稀疏模型在保持能力的同时提升了可解释性。尽管当前技术仅能解释部分行为，OpenAI计划将方法扩展至更大模型，并探索从密集模型中提取稀疏电路的技术。此研究对提升AI安全性与可信度具有重要意义。

标题：AI“黑箱”与老子的“道”：跨越千年的共鸣 老子在《道德经》中提出“道可道，非常道”，意思是真正的“道”无法用语言描述，超越了人类感官和理智的范畴。现代物理学也揭示了类似的不可言说性，如光的波粒二象性和高维空间的存在，这些现象违背直觉，却真实存在。量子物理奠基者海森堡甚至感叹：“大自然为何...