🕵️ 它说是因为 A，实际是因为 B
LLM 解释保真度实验室——用黑盒干预检验「模型自报的理由」与「它真正的依据」是否一致
⚠️
本工具里的「模型」是一个你能看见全部参数的决策函数，不是真实大模型调用。因此「真实影响力」是定义出来的真值而不是估计 —— 这正是检验解释是否忠实的前提。 工具内实算出来的 ρ 与比例是这个构造模型的值，不等于论文里的数字；论文数字单独标 📖 文献值列出，两者不混用。
🕵️它说是因为 A，实际是因为 BarXiv:2609.05385v1 2026-09-04 / v2 2026-09-07
8 个 Claude / GPT / Gemini 模型自报 top-3 vs 实测影响力ρ 0.349 ~ 0.580黑盒干预真扫
⚖️ 必要性 vs 充分性——两个判据不是一回事
先分清判据，再看它们的四种组合。判据定义取自论文摘要原文。
“necessity, meaning that changing a factor would change the output, and sufficiency, meaning that retaining it while removing other changeable information would preserve the output.”
—— arXiv:2609.05385 摘要
🔧必要性Necessity
🧮 黑盒真扫把这个因素换成别的值，输出变不变？变 = 它是必要的。 本工具对每个因素做 10 次扰动采样，统计翻转频率。
🧱充分性Sufficiency
🧮 黑盒真扫只留这个因素的信息、把其他可变信息全部抹掉（视为未知、随机化），输出保不保得住？保住 = 它是充分的。 同样做 10 次采样。
🔍 决策函数：全部参数都在这里（真值由此定义）
⚠ 教学模型decision = Σ wᵢ·xᵢ + 2.2·xavailability·xrate ≥ 4.3
| 因素 | 真实权重 w | 模型以为的 b | 本次取值 x |
|---|---|---|---|
| 领域匹配度自报 | 2.4 | 2.6 | 0.41 |
| 过往客户评分自报 | 1.6 | 2.2 ≠ | 0.84 |
| 可用时间 | 1.2 | 0.4 ≠ | 0.22 |
| 报价自报 | 1.8 | 1.8 | 0.98 |
| 时区重叠 | 0.6 | 0.5 | 0.02 |
| 沟通风格 | 0.5 | 0.3 | 0.80 |
隐藏交互项：「便宜」×「立刻有空」= 强推 —— 这个交互真实存在，但模型自报时从不知道它 —— 真实权重 2.2，但模型自报时从不知道它存在。
选择第几条决策样本#1 / 48
每条样本是一次独立的决策，实测分数由黑盒干预现算
模型判定
推荐 / 放行
专家判定（金标准）
推荐 / 放行
两者一致？
一致
决策得分
5.24
阈值 4.3
🧮 六个因素的四种组合（中位数分高低）
🧮 浏览器内真算领域匹配度自报 top-3
顾问专长与客户问题的贴合程度
高必要 + 高充分
改掉它输出就变，只留它输出也稳 —— 真正的决定性因素
必要性0.00
充分性1.00
过往客户评分自报 top-3
历史服务评分
高必要 + 高充分
改掉它输出就变，只留它输出也稳 —— 真正的决定性因素
必要性0.10
充分性1.00
可用时间
多快能开始
高必要 + 低充分
⭐ 它是导火索，但不是全貌 —— 只测必要性会把它误当成唯一原因
必要性0.00
充分性0.00
报价自报 top-3
时薪高低
高必要 + 高充分
改掉它输出就变，只留它输出也稳 —— 真正的决定性因素
必要性0.70
充分性1.00
时区重叠
可同步沟通的时段
高必要 + 高充分
改掉它输出就变，只留它输出也稳 —— 真正的决定性因素
必要性0.00
充分性1.00
沟通风格
风格与客户偏好
高必要 + 高充分
改掉它输出就变，只留它输出也稳 —— 真正的决定性因素
必要性0.00
充分性1.00
⭐最关键的一格是「高必要 + 低充分」（本样本：可用时间）。 它是导火索 —— 改掉它输出就变；但只留它，输出保不住。只测必要性会把它误当成唯一原因，而它其实只是若干条路径里的一条。
本样本模型自报的是：过往客户评分 / 报价 / 领域匹配度 —— 注意交互项里的两个因素是否在其中，以及它们与实测分数的位置差异。
📖 判据定义取自摘要原文📖 文献值：arXiv:2609.05385 摘要逐字（4 个 ρ、4 个漏报比例、8 个模型）🧮 浏览器内真算：黑盒必要性 / 充分性扫描、Spearman ρ（平均秩）、漏报率、阈值成本账⚠ 教学模型：决策函数权重、专家权重、成本常数、48 个样本
Necessary or Sufficient? Evaluating LLM Explanations With Behavioural Evidence · Urja Pawar, Rajitha Ramanayake, Nabeel Kemal, Ashwin Kandath, Owen O'Neill, Guillaume Bourgeon, Houssem Chatbri, Christopher Martin, Vadim Pertsovskiy · cs.AI · https://arxiv.org/abs/2609.05385
🟡 🟡 作 者数更正：提案写 7 位，abs 页 v2 实际列出 9 位（多出 Christopher Martin、Vadim Pertsovskiy），可能 v1 为 7 位、v2 增补。