Safe-SAIL: Towards a Fine-grained Safety Landscape of Large Language Models via Sparse Autoencoder Interpretation Framework

📄 arXiv: 2509.18127v2 📥 PDF

作者: Jiaqi Weng, Han Zheng, Hanyu Zhang, Qinqin He, Jialing Tao, Hui Xue, Zhixuan Chu, Xiting Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-09-11 (更新: 2025-09-24)

💡 一句话要点

Safe-SAIL：通过稀疏自编码器解释框架实现大语言模型细粒度安全分析

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型安全 稀疏自编码器 可解释性 安全风险评估 神经元解释

📋 核心要点

  1. 现有LLM安全研究侧重于输出评估和特定任务，缺乏对模型内部安全机制的细粒度理解和对未定义风险的应对能力。
  2. Safe-SAIL框架旨在通过解释LLM中稀疏自编码器(SAE)的特征，识别安全相关的神经元，从而深入理解模型的安全行为。
  3. 该方法系统地选择具有最佳概念可解释性的SAE，并提供高效的策略来扩展解释过程，最终发布包含SAE检查点和神经元解释的工具包。

📝 摘要（中文）

大语言模型(LLMs)在现实世界应用中的日益普及引发了人们对其安全性的高度关注。目前的安全研究主要集中在评估LLM的输出或特定的安全任务，这限制了它们解决更广泛、未定义风险的能力。稀疏自编码器(SAEs)通过解释从纠缠信号中分解出的单义原子特征，促进了可解释性研究，从而阐明模型行为。然而，之前SAE的应用并没有用细粒度的安全相关概念来解释特征，因此无法充分解决安全关键行为，如生成有害响应和违反安全规定。为了进行严格的安全分析，我们必须提取丰富多样的安全相关特征，有效地捕捉这些高风险行为，但面临两个挑战：识别具有生成安全概念特定神经元最大潜力的SAE，以及详细特征解释的过高成本。在本文中，我们提出了Safe-SAIL，一个用于解释LLM中SAE特征的框架，以促进安全领域中的机制理解。我们的方法系统地识别具有最佳概念特定可解释性的SAE，解释安全相关神经元，并引入有效的策略来扩大解释过程。我们将发布一个全面的工具包，包括SAE检查点和人类可读的神经元解释，支持对安全风险的实证分析，以促进LLM安全研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型安全研究主要关注输出结果的评估，缺乏对模型内部机制的深入理解，难以应对未知的安全风险。现有的稀疏自编码器(SAE)方法虽然可以用于解释模型特征，但缺乏对安全相关概念的细粒度解释，无法有效识别和解决模型中存在的安全隐患。

核心思路：Safe-SAIL的核心思路是通过解释LLM中SAE的特征，识别与安全相关的神经元，从而深入理解模型的安全行为。该方法旨在系统地选择具有最佳概念可解释性的SAE，并提供高效的策略来扩展解释过程，最终实现对LLM安全性的细粒度分析。通过理解模型内部的安全机制，可以更好地应对未知的安全风险。

技术框架：Safe-SAIL框架包含以下主要模块：1) SAE选择模块：用于系统地识别具有最佳概念特定可解释性的SAE。2) 神经元解释模块：用于解释安全相关的神经元，理解其代表的安全概念。3) 扩展策略模块：用于引入有效的策略来扩大解释过程，降低成本。4) 工具包发布：发布包含SAE检查点和人类可读的神经元解释的工具包，支持对安全风险的实证分析。

关键创新：Safe-SAIL的关键创新在于其针对LLM安全领域的SAE解释框架。与以往的SAE应用不同，Safe-SAIL专注于细粒度的安全相关概念，能够更有效地识别和解决模型中存在的安全隐患。此外，Safe-SAIL还引入了系统性的SAE选择方法和高效的解释扩展策略，降低了分析成本。

关键设计：Safe-SAIL的关键设计包括：1) SAE选择标准：用于评估SAE的概念特定可解释性，例如使用安全相关的prompt作为输入，观察SAE的激活情况。2) 神经元解释方法：例如使用人工标注或自动方法，将神经元的激活与具体的安全概念关联起来。3) 解释扩展策略：例如使用主动学习或半监督学习方法，减少人工标注的工作量。4) 工具包的设计：提供易于使用的API和可视化界面，方便研究人员进行安全分析。

📊 实验亮点

Safe-SAIL框架通过系统地识别和解释LLM中SAE的特征，实现了对模型安全性的细粒度分析。该方法能够有效地识别与安全相关的神经元，并理解其代表的安全概念。通过发布包含SAE检查点和神经元解释的工具包，Safe-SAIL为LLM安全研究提供了重要的资源和工具。

🎯 应用场景

Safe-SAIL可应用于大语言模型的安全风险评估、安全策略制定和安全机制改进。通过理解模型内部的安全机制，可以更好地应对未知的安全风险，提高LLM在实际应用中的安全性。该研究成果可促进LLM安全领域的发展，为构建更安全、可靠的人工智能系统提供技术支持。

📄 摘要（原文）

Increasing deployment of large language models (LLMs) in real-world applications raises significant safety concerns. Most existing safety research focuses on evaluating LLM outputs or specific safety tasks, limiting their ability to address broader, undefined risks. Sparse Autoencoders (SAEs) facilitate interpretability research to clarify model behavior by explaining single-meaning atomic features decomposed from entangled signals. jHowever, prior applications on SAEs do not interpret features with fine-grained safety-related concepts, thus inadequately addressing safety-critical behaviors, such as generating toxic responses and violating safety regulations. For rigorous safety analysis, we must extract a rich and diverse set of safety-relevant features that effectively capture these high-risk behaviors, yet face two challenges: identifying SAEs with the greatest potential for generating safety concept-specific neurons, and the prohibitively high cost of detailed feature explanation. In this paper, we propose Safe-SAIL, a framework for interpreting SAE features within LLMs to advance mechanistic understanding in safety domains. Our approach systematically identifies SAE with best concept-specific interpretability, explains safety-related neurons, and introduces efficient strategies to scale up the interpretation process. We will release a comprehensive toolkit including SAE checkpoints and human-readable neuron explanations, which supports empirical analysis of safety risks to promote research on LLM safety.