根据Chris Olah（@ch402）在推特上的分析，干扰权重已成为现代人工智能模型机械可解释性的主要难题。干扰权重指的是神经网络中影响多个特征或电路的参数，这会导致单一权重与其具体功能之间的映射关系变得模糊，增加了研究人员理解和逆向工程AI模型决策逻辑的难度。这一挑战影响了AI安全、审计和透明度的推进，使现有可解释性工具难以区分有意义的模式与由干扰权重产生的噪声。Olah指出，市场亟需能够处理干扰权重复杂性的创新解释方法和工具，为专注于企业级AI可解释性的解决方案公司带来新商机（来源：Chris Olah，Twitter，2025年7月29日）。

根据@timnitGebru的观点，目前AI公司在宣传聊天机器人功能时存在误导公众的现象，这一问题已引发了业界对透明度和伦理沟通的高度关注（来源：https://twitter.com/timnitGebru/status/1930663896123392319）。这一趋势推动了可解释AI、AI审计及合规服务等新兴市场的快速发展。对AI聊天机器人功能进行真实披露的企业将更易获得客户信任，并在对话式AI市场中取得竞争优势。