論文の概要: The Non-Linear Representation Dilemma: Is Causal Abstraction Enough for Mechanistic Interpretability?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08802v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 17:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.461038
• Title: The Non-Linear Representation Dilemma: Is Causal Abstraction Enough for Mechanistic Interpretability?
• Title（参考訳）: 非線形表現ジレンマ : 因果抽象化は機械的解釈可能性に十分か?
• Authors: Denis Sutter, Julian Minder, Thomas Hofmann, Tiago Pimentel,
• Abstract要約: 我々は、任意に強力なアライメントマップを考慮し、因果抽象の概念を批判的に検討する。 これらのモデルが実際のタスクを解くことができない場合でも,モデルを完全にアルゴリズムにマッピングすることは可能であることを示す。 因果的抽象解析において写像に課される線形性制約を引き上げれば、これらの写像の複雑さと精度の間の本質的にのトレードオフのバランスをとる方法がなくなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.38298679687864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The concept of causal abstraction got recently popularised to demystify the opaque decision-making processes of machine learning models; in short, a neural network can be abstracted as a higher-level algorithm if there exists a function which allows us to map between them. Notably, most interpretability papers implement these maps as linear functions, motivated by the linear representation hypothesis: the idea that features are encoded linearly in a model's representations. However, this linearity constraint is not required by the definition of causal abstraction. In this work, we critically examine the concept of causal abstraction by considering arbitrarily powerful alignment maps. In particular, we prove that under reasonable assumptions, any neural network can be mapped to any algorithm, rendering this unrestricted notion of causal abstraction trivial and uninformative. We complement these theoretical findings with empirical evidence, demonstrating that it is possible to perfectly map models to algorithms even when these models are incapable of solving the actual task; e.g., on an experiment using randomly initialised language models, our alignment maps reach 100% interchange-intervention accuracy on the indirect object identification task. This raises the non-linear representation dilemma: if we lift the linearity constraint imposed to alignment maps in causal abstraction analyses, we are left with no principled way to balance the inherent trade-off between these maps' complexity and accuracy. Together, these results suggest an answer to our title's question: causal abstraction is not enough for mechanistic interpretability, as it becomes vacuous without assumptions about how models encode information. Studying the connection between this information-encoding assumption and causal abstraction should lead to exciting future work.
• Abstract（参考訳）: 因果的抽象化の概念は最近、機械学習モデルの不透明な決定プロセスのデミススフィケーションとして普及している。要するに、ニューラルネットワークは、それらの間のマップを可能にする関数が存在する場合、より高いレベルのアルゴリズムとして抽象化できる。 特に、ほとんどの可解釈性のある論文は、これらの写像を線型関数として実装し、それは線型表現仮説(英語版)によって動機づけられる: 特徴がモデルの表現に線形に符号化されるという考え方である。 しかし、この線形性制約は因果抽象の定義には必要ではない。 本研究では、任意に強力なアライメントマップを考慮し、因果抽象の概念を批判的に検討する。 特に、合理的な仮定の下では、任意のニューラルネットワークを任意のアルゴリズムにマッピングすることができ、この制限のない因果的抽象概念は自明で非形式的であることを証明します。 例えば、ランダムに初期化言語モデルを用いた実験では、間接オブジェクト識別タスクにおいて、アライメントマップが100%のインターチェンジ・インターベンション精度に達する。 このことは、非線型表現ジレンマを提起する:因果抽象解析において地図のアライメントに課される線形性制約を引き上げれば、これらの写像の複雑さと精度の間に固有のトレードオフのバランスをとるための原則的な方法が残らない。 因果的抽象化は、モデルがどのように情報をエンコードするかという仮定なしでは空白になるので、機械的解釈可能性には十分ではない。 この情報符号化の仮定と因果的抽象化の関連性を研究することは、今後のエキサイティングな仕事につながるだろう。

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