台下顿时响起掌声，颇为热烈。
经鸿见
，笑笑，说：“有点儿受宠若惊。希望
接下来
几分钟能不虚这些掌声吧。”他
贯地有礼有度，给人好感。
待现场重新安静，经鸿才进入主题：“过去，对人工智能探究主要集中在三个层面：对社会价值、对企业价值，以及AI伦理风险。今天主要想讨论讨论另外个鲜少被注意到方面，就是算法黑箱打开。”
经鸿看见台下人全都露出兴趣。
“算法黑箱”，台下人都不陌生。人工智能模仿人脑进行学习，比如，人类交给AI大量猫图片、狗图片，它就可以层层提取对象特征，自己学会“什
是猫”“什是狗”，可人类目前不能解释AI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，比如猫狗轮廓、颜色，可很多时候并非如此——也就是说，人类看不懂。它给人类空前可能，也给人类无尽困惑。有人说，让AI向人类解释个东西，相当于让人类向狗解释个东西，听着就让人沮丧。
烁不断，最后，合影终于结束。
因为挨得太近，经鸿手拿开来时，不小心，右手手背刮到周昶手指。
周昶本能地望过来，经鸿眼睛向那只手瞥瞥：“……抱歉。”
周昶望经鸿几秒，回他：“没事儿。”
“好好。”论坛工作人员跑过来说，“论坛结束后，论坛官方照片都会发去大家邮箱哈！”
可人类历史充分表明，只有个决策可以被解释、被分析，人类才能充分解它优点和它缺陷，进步评估风险，知道它在多大程度上能被信赖。然而现在，每个学者头脑中都萦绕着几个问题：们能信任AI吗？们能在多大程度上信任AI？们能在生死攸关时信任AI吗？
台上，经鸿又说：“今年，DARPA提出‘可解释AI’概念，何积丰院士也提出‘可信AI’概念。目前各国科学家正致力解开黑箱、解释算法，而泛海研究院也愿意分享些成果。接下来演讲将主要分为三个板块，第个是各国最新政策和各国研究现状，第二个是泛海些成果以及泛海些工具——这些工具泛海都会在即将发布《可信AI白皮书》中分享出来，最后个则是发展趋势和发展建议，也就是对业内倡导。”
他语气不疾不徐。
中间有次，经
她正好在经鸿斜前方，领导那边儿，经鸿离得近，便笑道：“谢谢。”不翻脸时候，他向都显得随和。
周昶也表面随和，不过，经鸿是平起平坐随和，而周昶则有种高高在上随和。
…………
拍照过后，主论坛开讲。
经鸿是第三个上台。他穿着深色西装和皓白衬衫，正正麦克，道：“尊敬郑书记，尊敬吴部长、王部长，各位IT同仁，各位新老朋友，大家好。”
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