Neel Somani 探讨形式化方法：通向可解释 AI 的路径

随着机器学习系统不断扩展，其能力与可理解性之间的差距也在持续拉大。大型语言模型如今能够完成许多过去难以实现的任务，但其输出背后的内部逻辑却往往难以解释。对于关注安全性、正确性以及长期可靠性的研究者而言，这种“黑箱”状态不仅是理论上的不便，更是一种结构性风险。Neel Somani 正是从一个早于现代机器学习诞生的学科出发，来审视这一问题——形式化方法。

形式化方法涵盖一系列基于数学的技术，例如程序验证、证明生成与符号推理。这些方法长期以来构成了安全、隐私保护以及编译器正确性的基础。Somani 的研究重点在于将这些工具引入机器学习领域，而当前这一领域在安全性与可解释性方面仍缺乏严格标准，更多依赖经验测试与非正式解释。

从第一性原理出发：经验方法的局限

Somani 的研究哲学建立在第一性原理之上。虽然可以通过大量测试来验证函数在不同输入下的正确性，但在连续空间中，测试永远无法提供绝对保证。现代大型语言模型（如基于 Transformer 的模型）正是运行在连续输入空间中，因此，从理想角度来看，需要比测试更强的验证手段。在加州大学伯克利分校就读期间，Somani 同时主修计算机科学、数学与商业管理。他的学术训练涉及类型系统、差分隐私与形式化验证。在伯克利的研究环境中，他曾参与项目，通过严格的数学定义证明特定算法是否满足隐私保障要求。

这些经历让他发现一个共同规律：机器学习中许多重要属性其实可以被形式化定义，但在大规模系统中进行验证仍然具有挑战性。因此，他并没有放弃形式化方法，而是将研究重点放在当前可行的应用场景，同时为未来扩展奠定基础。

形式化方法之所以在安全领域广受重视，是因为当系统涉及敏感数据或关键基础设施时，仅靠经验结果远远不够。系统必须在明确约束下被“证明正确”。Somani 认为，机器学习系统正逐步进入类似的应用场景。当前，AI 的安全性与可解释性研究仍较为分散。研究者提出各种解释模型行为的方法，但这些解释往往难以被严格验证。关于鲁棒性、一致性或内部推理的论断，常常依赖案例而非证明。Somani 将这一阶段称为“前范式阶段”，即尚未形成统一的验证标准。他提出一个关键问题：如果我们对密码系统要求严格的数学证明，那么为何在影响金融市场、医疗决策与自动化基础设施的 AI 系统上，却接受更低标准？

高风险系统中的定量研究经验

在伯克利毕业后，Somani 加入 Citadel 的大宗商品团队担任量化研究员。在这一环境中，他参与构建的优化系统直接影响现实市场运行。许多问题属于 NP 难问题，需要通过混合整数线性规划等方法求解，而建模中的微小误差都可能带来显著影响。

这一经历强化了一个重要认知：在高风险系统中，“正确性”比“优雅性”更重要。模型不仅需要在平均情况下表现良好，更必须在边界场景中保持稳定。这一视角也持续影响着他在机器学习领域的研究方向。随着 AI 系统承担越来越多关键任务，对验证与问责的要求也必须同步提升。

在关键环节应用形式化方法

Somani 并未试图对整个神经网络进行全面验证，而是聚焦于能够产生实际价值的具体组件。例如，他的项目 Cuq 将形式化验证技术应用于使用 Rust 编写的 GPU 内核。GPU 程序通常难以分析。相比高层编程环境，GPU 对内存错误与未定义行为的保护较弱。一个细微的索引或同步错误，都可能导致难以发现的问题。Cuq 展示了如何通过形式化方法证明 GPU 内核的正确性，从而降低关键系统中的潜在风险。这一实践表明，形式化方法并非只能停留在理论层面，而是可以在当前机器学习基础设施中发挥实际作用。

可被证明的可解释性

可解释性一直是 AI 研究中的核心议题之一。大型语言模型由多层复杂变换构成，很难用直观方式解释其内部机制。研究者通常依赖可视化或类比来描述模型行为。Somani 的项目“符号电路蒸馏”（Symbolic Circuit Distillation）提供了不同路径。该方法基于机制可解释性研究，从模型中提取简化电路，并生成一个在人类可读层面上表达的程序，同时可以在特定输入空间内证明其与原电路等价。这一点至关重要：它不再只是提供“可能合理”的解释，而是允许研究者验证解释是否正确。尽管目前该方法适用于有限场景，但它为可解释性建立了以“等价证明”为基础的新标准。

从解释走向“反编译”

Somani 的长期研究目标，是尝试对基于 Transformer 的模型进行“反编译”。也就是说，将一个内部逻辑不透明的模型，转化为可以直接表达其功能的人类可读程序。这是一个极具挑战性的方向，他也对此保持谨慎态度。他明确表示，研究路径可能会随着技术条件与社区进展而调整。这种谨慎反映出其对学术严谨性的坚持——关注可被证明的成果，而非过度承诺突破。如果这一方向取得进展，将意味着可解释性范式的转变：不再依赖直觉理解模型，而是通过形式化语言精确定义其行为。

从基础设施到实际应用

Somani 的研究并不局限于理论。他还参与了机器学习基础设施的优化工作。例如，其 KV Marketplace 项目通过优化 GPU 缓存与减少重复计算，提高推理效率。当前如 vLLM、SGLang 等推理框架已标准化部分优化技术，但仍存在提升空间。通过直接改进推理引擎，他展示了在不改变模型输出的前提下，如何实现性能提升。这种理论与实践的结合，是其研究的重要特点：形式化方法不仅是理论工具，更需要融入实际系统。

为可验证性重塑模型架构

展望未来，Somani 认为形式化方法可能会影响机器学习架构设计。当前的一些组件（如注意力机制与归一化层）在验证框架下难以分析。因此，与其让验证工具适应所有架构，不如推动模型向更易验证的方向发展。这一思路类似软件工程的发展路径：随着系统抽象逐渐清晰，形式化验证才得以广泛应用。他以 CompCert 编译器为例，该项目在编译流程成熟后实现了形式化验证。他认为，机器学习领域也可能经历类似过程。

以审慎态度推进负责任AI

在整个研究过程中，Somani 始终强调“可验证性”优先于“表述”。他避免提出无法证明的结论，即便这意味着研究范围需要收窄。在快速发展的 AI 领域，这种克制尤为难得。对于企业决策者、研究负责人及相关从业者而言，这一研究路径提供了更具参考价值的思考框架。虽然形式化方法尚无法对大型模型提供全面验证，但它提供了一条基于“证明”的可靠方向。随着 AI 系统在关键决策中的作用不断增强，对可验证性的需求也将持续提升。Neel Somani 的研究表明，尽管全面验证仍是长期挑战，但通过在关键环节引入严谨方法，已经可以在现实中取得实质性进展。