近年來，大語言模型（Large Language Models, LLMs）成為人工智慧最受矚目的應用之一。從 ChatGPT 到各種自動生成內容的服務，這些模型能夠「寫文章、寫程式、甚至聊天對話」。然而，很多人心裡會有疑問：這些模型到底是怎麼得出答案的？它們是不是「亂講」？這就牽涉到一個關鍵概念——可解釋性（Explainability）。

想像你去看醫生，醫生只是直接告訴你「吃這顆藥」卻不說原因，你會不會覺得不放心？同樣地，當 AI 系統被應用在金融風控、醫療診斷或政府決策時，如果它的建議沒有辦法解釋理由，人們就難以信任。可解釋性讓使用者能夠理解「AI 為什麼這樣回答」，而不只是「AI 說了什麼」。此外，AI 可能會出錯。如果沒有解釋機制，我們很難知道錯誤是怎麼發生的，也就難以修正或避免風險。特別是在法律或政策等高風險領域，可解釋性更是基本要求。

傳統的電腦程式有清楚的規則：輸入什麼數字，就依照程式邏輯計算出結果。但大語言模型的運作方式完全不同。它們是透過數十億甚至上兆個參數，從大量文字資料中學習到「語言的規律」。因此，當模型回答一個問題時，它並不是一步步推理，而是根據統計機率「預測」下一個最合理的字。這種方式讓它們非常靈活，但也讓解釋變得困難，因為背後沒有一條清楚的「因果鏈條」。

雖然困難，但研究人員仍提出一些方法來提升 LLM 的可解釋性：

1.注意力權重（Attention Weights）: 在 Transformer 模型中，注意力機制會決定模型在生成某個字時，特別「關注」輸入文字的哪些部分。透過視覺化這些權重，我們可以看到模型在回答時，究竟參考了哪段內容。

2.範例解釋（Example-based Explanation）: 有些系統會顯示「類似案例」，就像法律判決會引用前例。這種方法能讓人理解模型的答案是受到哪些文本影響。

3.逐步推理（Chain-of-Thought, CoT）: 有些研究讓模型在產生最終答案前，先「寫下中間推理步驟」。這種方式雖然不保證完全真實，但能讓人類較容易追蹤思路。

4.外部工具輔助: 有些方法會讓模型同時輸出「答案」與「依據的文件來源」。例如，回答政策相關問題時，同時附上出處的法條或新聞，幫助使用者判斷。

即使有這些方法，可解釋性仍然存在幾個挑戰。首先可能過於簡化：解釋有時只是「表面合理」，但未必完全真實地反映模型內部運作。另外則是來自於專業領域落差：一般使用者需要簡單直覺的解釋，但專家則需要更精準的技術細節，如何兼顧不同需求是一大難題。還另外有隱私與透明度平衡的議題：如果公開過多模型細節，可能會造成安全與商業上的風險。

整體來說，大語言模型的可解釋性，不只是技術問題，更是社會信任的基礎。讓 AI 「說得清楚」，比「說得漂亮」更重要。當我們在享受 AI 帶來便利的同時，也應該關注它背後的解釋能力，因為這將決定我們能否安心地把關鍵決策交給人工智慧。