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经鸿两手握在身前，露出最合适的笑容，稳重又温和。
闪光灯闪烁不断，最后，合影终于结束了。
因为挨得太近，经鸿的手拿开来时，一不小心，右手手背刮到了周昶的手指。
周昶本能地望过来，经鸿眼睛向那只手瞥了瞥：“……抱歉。”
周昶望了经鸿几秒，回他：“没事儿。”
“好了好了。”
论坛的工作人员跑过来说，“论坛结束后，论坛的官方照片都会发去大家邮箱的哈！”
她正好在经鸿斜前方，领导那边儿，经鸿离得近，便笑道：“谢谢。”
不翻脸的时候，他一向都显得随和。
周昶也表面随和，不过，经鸿是平起平坐的随和，而周昶则有种高高在上的随和。
…………
拍照过后，主论坛开讲。
经鸿是第三个上台的。
他穿着深色的西装和皓白的衬衫，正了正麦克，道：“尊敬的郑书记，尊敬的吴部长、王部长，各位IT的同仁，各位新老朋友，大家好。”
台下顿时响起掌声，颇为热烈。
经鸿见了，笑笑，说：“有点儿受宠若惊。
希望我接下来的几分钟能不虚这些掌声吧。”
他一贯地有礼有度，给人好感。
待现场重新安静，经鸿才进入了主题：“过去，对人工智能的探究主要集中在三个层面：对社会的价值、对企业的价值，以及AI的伦理风险。
今天我主要想讨论讨论另外一个鲜少被注意到的方面，就是算法黑箱的打开。”
经鸿看见台下的人全都露出了兴趣。
“算法黑箱”
，台下的人都不陌生。
人工智能模仿人脑进行学习，比如，人类交给AI大量猫的图片、狗的图片，它就可以层层提取对象特征，自己学会“什么是猫”
“什么是狗”
，可人类目前不能解释AI的工作原理，不能明白机器为何要做某些事情、为何得出某些结论。
根据输出，有些思路简单易懂，比如猫狗的轮廓、颜色，可很多时候并非如此——也就是说，人类看不懂。
它给了人类空前的可能，也给了人类无尽的困惑。
有人说，让AI向人类解释一个东西，相当于让人类向狗解释一个东西，听着就让人沮丧。
可人类历史充分表明，只有一个决策可以被解释、被分析，人类才能充分了解它的优点和它的缺陷，进一步评估风险，知道它在多大程度上能被信赖。
然而现在，每个学者的头脑中都萦绕着几个问题：我们能信任AI吗？我们能在多大程度上信任AI？我们能在生死攸关时信任AI吗？
台上，经鸿又说：“今年，DARPA提出了‘可解释AI’的概念，何积丰院士也提出了‘可信AI’的概念。
目前各国科学家正致力解开黑箱、解释算法，而泛海的研究院也愿意分享一些成果。
我接下来的演讲将主要分为三个板块，第一个是各国的最新政策和各国的研究现状，第二个是泛海的一些成果以及泛海的一些工具——这些工具泛海都会在即将发布的《可信AI白皮书》中分享出来，最后一个则是发展趋势和发展建议，也就是对业内的倡导。”
他的语气不疾不徐。
中间有次，经鸿目光无意中扫过周昶，而后发现，周昶竟然还挺认真的。
演讲的最后，经鸿再次语气坚定地道：“对可解释AI、可信AI的强调是AI发展的必然趋势，否则算法安全、算法责任等问题都无法解决。
我们并不悲观——在人类的文明当中，往往实践先于理论。
很多东西被发明时，发明者都并不清楚发明物的工作原理，比如火药。
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