可解释性与可控性大幅提升。早期模型多被批评为“黑箱系统”，用户无法理解其输出背 后的逻辑路径，难以评估其风险或纠正其偏差。现阶段，通过引入注意力机制可视化、特征归因、 行为追踪与因果推理等方法，模型内部机制的透明度显著提升。同时，开发者可通过提示词工程、 指令微调、强化学习等方式，有效引导模型输出特定风格、语气或符合伦理标准的内容，生成 结果的可控性也在稳步增强。这种可解释、可干预、可校正的 AI 能力，尤其适用于医疗辅助、 还被用于识别和阻止非法伐木行为。在 全球热带雨林区域，一些环保组织通过部署内置 AI 模型的声学监听设备，全天候监测森林声景， 识别诸如电锯声等异常动静，进而触发预警。这种做法不仅提高了监测效率，也增强了森林保 护的实时性和透明度。AI 技术以低人力成本替代高风险巡逻，促使生态治理从“反应型”向“预 防型”转变。 �����������从智能工具迈向社会引擎 48 当前，少数民族语言、口述传统、非物质文化遗产和在地技艺正面临空前的边缘化与消失