围绕机械可解释性的经验研究与科学技术哲学、伦理学的规范分析之间的交叉地带， 构建 11 个专题领域、276 篇文献的知识图谱。
Scroll本知识库围绕 机械可解释性 的经验研究与 科学技术哲学、伦理学 的规范分析之间的交叉地带构建。 前 7 个领域覆盖基础技术栈与哲学框架，在此基础上提炼出 4 个核心研究空白（Gap 1–4），以专题文献库形式深入探索。 总计 276 篇文献，其中 56 篇为必读核心。
节点大小表示文献数量。彩色连线表示跨领域概念与方法论关联。点击节点进入对应领域 Wiki。
前 7 个领域构成项目的方法论基础与哲学参照系。每个领域含 20–35 篇文献，5 篇深度笔记。
基于前 7 个领域 193 篇文献的系统分析，识别出四个核心哲学-技术交叉空白。新增 83 篇专题文献。
同时连接多个研究领域的关键节点文献，是整合技术研究与哲学分析的核心枢纽。
基于 276 篇文献的系统检索与分析，机械可解释性处于四个未解决的哲学-技术交叉问题之间。
SAE/激活工程揭示的特征是 被发现 的（实在论）还是 被构建 的（工具论）？文献分析显示 ML 文献中 0% 的结构实在论立场（Culcu 2025）。
纯内部机制分析是否足以产生科学理解，还是必须结合行为验证？外部主义者直接挑战 MI 的内部主义预设。
当前因果干预方法是否捕捉了真正的因果结构，还是仅仅是相关性在干预下的保持？非线性困境与意向立场之间的深层结构联系尚未充分探索。
Milliere & Coelho Mollo (2026) 提出的 Vector Grounding Problem 直接威胁 SAE 特征发现和导向向量的语义合法性。当前最紧急的哲学-技术交叉问题。
尚无任何论文声称已同时解决上述所有张力。这构成了本研究的核心贡献空间：在技术上精准的哲学分析中，整合 SAE、激活工程、因果干预的经验发现，回应表征本体论、理解认识论、因果充分性和向量奠基四个核心问题。
文献检索日期：2026 年 5 月。覆盖 arXiv, PhilArchive, PhilPapers, Semantic Scholar, Springer, Oxford, Cambridge, ACL Anthology, OpenReview 等来源。