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“这个比喻很形象！
正是这个意思！”
江倾冲他笑着点点头，继续回答。
“要实现这种根本性的转变，我认为核心挑战和可能的路径主要在几个层面。”
他伸出手指，条理分明地阐述。
“第一，数学与理论基础的突破。
我们现有的ai，尤其是深度学习，其运作机制很大程度上还是个黑箱。
我们需要发展新的数学工具和理论框架，能够严格地定义和验证ai系统的安全性、鲁棒性和可预测性。
比如，如何用数学证明一个神经网络在遭遇从未见过的输入时，不会产生灾难性的错误输出？这需要理论根基的革新。”
朱龙深以为然地点头。
“没错，理论是地基。
没有坚实的理论基础，上层建筑的安全无从谈起。”
江倾微笑颔首，随即继续开口。
“第二，安全优先的架构设计。
这要求我们颠覆一些现有的设计范式。”
他举例说明。
“比如，传统的ai训练目标往往是单一的性能最大化。
我们需要将安全作为一个同等重要，甚至有时需要优先考虑的核心优化目标，融入到训练算法本身。
再比如，设计内置的安全阀机制，当ai检测到自身行为可能偏离预设的安全边界时，能自动触发限制或停止运行，而不是像现在这样，有时会一条道走到黑。”
“第三，人机协作与可解释性。
本质安全的ai不应该是完全脱离人类掌控的黑箱怪物。”
江倾略微提高声音强调。
“它需要具备良好的可解释性，能让人类理解其决策逻辑。
更重要的是，设计上要强调人机协作，让ai成为人类能力的延伸和辅助，而不是替代。
在关键决策节点，尤其是涉及重大伦理或安全风险的场景，必须保留清晰、有效的人类监督和否决权。”
他环顾围观的众人，开始做最后总结。
“路径是明确的，但每一步都充满挑战。
它需要学术界、产业界、政策制定者的通力合作，从基础理论到工程实践，再到伦理法规，进行一场全方位的革新。
这绝非一蹴而就，但却是我们必须努力的方向。”
江倾的阐述深入浅出，既有理论高度，又有实例支撑，逻辑清晰，语言平实却极具说服力。
他没有堆砌晦涩术语，而是用盖房子、安全阀、人机协作等形象的比喻和概念，将复杂的问题讲得让非专业人士也能理解其精髓。
李明哲听得心悦诚服，脸上满是赞赏。
“精彩！
太精彩了！
江博士，您这番见解，真是一语中的，拨云见日！
将问题剖析得如此透彻，又指明了可行的方向！
令人茅塞顿开！”
他主动伸出手，用力地握了握江倾的手。
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