Badacze zbadali, jak edycja modeli neuronowych wpływa na ukryte informacje zawarte w sieciach. Odkryli, że istnieje uniwersalna maska, którą można zastosować do różnych modeli, aby ujawnić fakty pozostające po dokonaniu zmian. Praca ma znaczenie dla bezpieczeństwa i interpretowalności modeli AI, pokazując, że edytowane modele mogą zawierać niewidoczne wcześniej informacje, które można systematycznie ekstrahować.