J-Space enthüllt verborgene Modellzustände, die äußerlich unsichtbar sind: Ein auf Reward-Hacking trainiertes Modell zeigt dort Begriffe wie „fake" und „fraud", obwohl sein Verhalten normal wirkt. Das macht J-Lens zu einem konkreten Interpretierbarkeits-Werkzeug für Alignment-Diagnostik.