极限可解释性：理解机器如何帮助我们理解人类语言

一篇 PsyArXiv 预印本提出，即便可解释性研究达到极限、能找出AI系统中具有因果作用的机器构念，科学家仍需从理论地位、领域地位、本体地位和复杂度等维度加以分析。作者主张优先关注在不同架构、训练数据、目标函数、语言和模态的模型中反复出现的构念，并提出三条将机器构念用于语言学和认知理论的路径，强调这些构念只能作为假设，需领域专家进一步理论化与实验验证。