人工智能的黑盒效应是指AI模型的内部运作机制不透明，人们难以理解其如何从输入得到输出的现象。
黑盒效应一直是人工智能发展中的一大挑战。在许多情况下，AI模型被视作一个“黑盒子”，只能看到输入和输出，却无法观察其内部的逻辑和运作过程。这种不透明性引发了众多问题，包括安全性、可解释性和可信度等。为了解决这些问题，许多研究者致力于揭示AI模型的内部工作机制。例如，波恩大学的Jürgen Bajorath教授及其团队通过技术手段揭示了药物研究中使用的AI系统的运行机制，发现这些模型主要依赖于回忆现有数据来预测药物的有效性，而非学习特定的化学相互作用。这种研究不仅有助于提高AI模型的安全性，还具有里程碑意义。
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