Anthropic'in global workspace araştırması, model katmanları arasındaki örüntüleri bağlayabilen ortak bir temsil alanı olan J-space'i anlatıyor. J-lens bu alanı incelemeye yarıyor. Ortaya çıkan şey düşüncenin dökümü değil; yanıtta hiç görünmeyebilecek iç özelliklere ilişkin kanıt.
AB Yapay Zeka Tüzüğü'nün 13. madde hükmü ağırlıkla çıktı odaklıdır. 13. madde, yüksek riskli bir sistemin çıktısının kullanıcı kuruluş tarafından yorumlanmasını ve uygun kullanımını mümkün kılmaya odaklanır. J-lens ise farklı bir katmanda çalışır: o çıktıda görünmeyebilecek iç örüntüleri yüzeye çıkarabilir. Bu kapsam farkı, şeffaflık yükümlülüğünü değiştirmez.
Burada izleme ile sorumluluk arasında bir paradoks var. Bakmayan ekip riskten habersiz kalabilir; bakan ekip ise artık görmezden gelemeyeceği bir işaretle karşılaşabilir. Yönetişim körlüğü ödüllendirmemeli. Keşif niteliğindeki sinyalleri doğrulanmış bulgulardan ayırmalı, orantılı değerlendirmeyi kayda geçirmeli ve iyileştirme kararını kimin vereceğini belirlemeli.
İyi niyetli tespit için güvenli alan yararlı olur. Sınırları dikkatle çizilmiş bir çerçevede, modellerini inceleyen, yöntemi belgelendiren ve güvenilir bulgulara süratle karşılık veren kuruluşlar, sistemi anlamaya çalıştıkları için ek sorumlulukla karşılaşmamalı. Böylece yorumlanabilirlik, merceği kapatma gerekçesi değil, bir denetim aracına dönüşebilir.