“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311章只可远观，怎么她了？
“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。
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