根据Chris Olah的观点，当前稀疏自编码器（SAE）可解释性辩论的核心在于机制忠实性，即可解释性方法是否准确反映AI模型的内部机制。Olah指出，这一概念常常与其他话题混为一谈，并未被明确提出。他通过给出简单明了的案例，意在推动业界关注可解释性工具是否真实反映神经网络的计算过程。对依赖AI透明度和合规性的企业来说，机制忠实性对于模型可信度、安全性和可审计性具有重要意义（来源：Chris Olah，Twitter，2025年8月8日）。