第314章 只可远观，怎么她了？
酒会现场，气氛微妙。
江倾的目光在田熹薇紧抓自己手臂的微颤指尖上停顿了一瞬，又掠过王憷然此刻过分乖巧温顺的眉眼。
刚才两人之间那股无形的紧绷感，以及田熹薇明显带着余悸的靠近，都在无声地诉说着某种不愉快。
但眼下，郭广倡朱龙等人就在近旁，周围衣香鬓影，显然不是深究的场合。
他神色如常，仿佛刚才的暗流从未涌动，自然地顺着刚才的话头，将目光投向王憷然，语气是一如既往地温和。
“说起来，憷然年前那部剧还在拍吗？”
听见江倾问起她，王憷然的眼睛几乎是瞬间被点亮，刚才那点强装的平静立马被兴奋取代。
“是的江神！在《底线》剧组边拍边学习呢！特别有意思的一个现代剧，接触了好多以前完全不懂的法律知识，感觉每天都在涨见识！”
她语速轻快，带着分享的雀跃，身体也不自觉地微微前倾，像是要离江倾更近些。
“而且……”
她话锋一转，脸上绽放出由衷的笑容，带着点小粉丝的骄傲。
“江神您的《开端》我一直在追！剧组休息的时候，大家都在看！数据太厉害了！二十三亿播放量啊！哦，不对！”
她伸出双手比划着，眼睛亮晶晶的。
“现在是24亿了！我每天收工回酒店，第一件事就是看更新，还在超话里跟其他人一起讨论剧情，分析江神你那个【信息奇点耦合】理论，虽然有些地方不太懂，但感觉好厉害！看到播放量一路飙升，热搜天天上，真的特别特别为你高兴！”
她说着说着，似乎意识到自己表现得过于激动，脸颊微微泛红，有些不好意思地抿了抿唇，声音也放轻了些，恢复了那副乖巧模样。
“就是……替你开心。”
田熹薇在一旁看得清清楚楚，心里的小火苗噌噌往上冒。
这变脸速度！
刚才还跟斗鸡似的，眼神恨不得扎死她，现在到了江倾面前，立马就切换成天真无邪崇拜偶像的小白兔了？
装！真能装！
她忍不住撇了撇嘴，碍于场合，只能把吐槽硬生生咽回去，抱着江倾胳膊的手又紧了几分，无声地宣示主权。
就在这时，一位穿着得体西装，学者气质浓厚的中年男士端着酒杯走了过来，笑容谦和地打断了他们。
“江博士，您好，冒昧打扰。我是上海交大的李明喆，计算机系的。”
他大概五十来岁，眼神中带着一丝求教的渴望。
江倾立刻颔首回应，露出微笑。
“李教授您好，久仰。”
李明喆显然是有备而来，他推了推眼镜，神色认真。
“今天得知江博士在，我特意赶过来，有一个思考了很久的问题，想向江博士请教一下。”
他的话立刻吸引了周围人的注意。
郭广倡和张立刚交换了一个意味深长的眼神，都停下了交谈，饶有兴致地看向这边。
朱龙也露出感兴趣的神色，端着酒杯走近了两步。
原本只是一个小圈子的寒暄，瞬间成了小范围的焦点。
“您请说。”
江倾没有丝毫被打扰的不悦，反而神色专注。
李明喆清了清嗓子，抛出了他的问题。
“众所周知，人工智能正以前所未有的速度发展，其潜力和风险同样巨大。当前业界和学术界，大多精力都放在了如何弥补ai的安全漏洞上，比如防止算法偏见、避免数据泄露、对抗恶意攻击等等。这像是在给一辆高速行驶的汽车不断打补丁、换零件。我的问题是，我们如何才能从根本上转变思路，从被动的修补，转向主动的构建本质安全的ai？也就是在设计ai的底层架构之初，就将安全性、可控性、可解释性如同基石一般，深深地、不可分割地嵌入进去？这其中的核心挑战或者可能的路径是什么？”
李明喆提出的这个问题直指ai安全领域的核心困境还有未来方向，非常有深度。
郭广倡微微点头，对张立刚低语。
“听听，这才是真问题。”
张立刚笑着附和。
“看看我们江总怎么回答。”
朱龙作为依图科技的创始人，本身就是ai领域的顶尖人物，此刻也带着期待的目光看向江倾。
“李教授这个问题问得好，江总，我也很想听听你的高见。”
田熹薇完全听不懂这些术语，什么“架构”、“嵌入”、“可解释性”，只觉得每个字都像天书。
看着周围这些科技大佬学界教授们全都目光灼灼地盯着江倾，等着他的回答，她不由得感到一阵紧张，手心都有些冒汗，下意识地更紧地挨着江倾。
与她形成鲜明对比的是王憷然。
虽然她也未必完全理解问题的深度，但她的脸上没有丝毫茫然或紧张，只有对江倾近乎盲目的信赖。
她微微仰着头，看着江倾的侧脸，眼神亮得惊人，仿佛确信他一定能给出最完美的答案，化解所有难题。
江倾面对众人的目光，依旧是那副从容不迫的样子。
他安抚地拍了拍田熹薇的手背，松开她走向前几步，迎着诸多视线快速组织了下语言。
旋即，声音不紧不慢地响起。
“李教授这个问题非常关键，点中了ai发展的命门。make safe ai而非仅仅是make ai safe，这确实是未来必须走的路，也是最大的挑战。”
他顿了顿，用了一个通俗的比喻。
“这就像我们盖房子。make ai safe是在房子盖好之后，发现哪里漏风就堵一堵，哪里结构不稳就加根柱子，是事后的补救。而make safe ai，要求我们在一开始打地基、设计蓝图的时候，就把抗震、防火、防洪这些安全标准，作为核心的设计准则，融入到每一根钢筋、每一块砖瓦里。房子盖好了，安全属性是与生俱来的，不是后期贴上去的。”
李明哲教授眼睛一亮，连连点头。
“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。”