人（rén）工智能（Artificial Intelligence，AI）发轫于（yú）20世纪50年代，至今（jīn）已经历了三次发展（zhǎn）浪潮（cháo），不管（guǎn）是（shì）实验室阶（jiē）段还是大规模产业化阶段，研究者们几十年如（rú）一（yī）日不变的都是推进（jìn）其技术的进步（bù），希望机器真的（de）有（yǒu）一天能具有（yǒu）一般人类智慧，执行全方位的（de）人类认（rèn）知（zhī）能力。

近年（nián）来，为了让AI更加健康发展，有一（yī）项技术领域正在成为产业界和学术界研究的（de）重点：可信AI，即将人类社会（huì）的（de）正面价值（zhí）观（guān），通（tōng）过技术赋予到人工智能上，包括可解（jiě）释、公平性、隐（yǐn）私保（bǎo）护和（hé）公平性。

从学术研究层面来说（shuō），可信AI主要是针对算法（fǎ）和系统（tǒng）层面的研究，包括安全（quán）性（xìng）/鲁（lǔ）棒性、可解释性、隐私性、公（gōng）平性、可审计性/问责性、环境保护。可解释性（xìng）包括学习方法或模型（xíng）的理论可解释、算（suàn）法可解释、行（háng）为可解释；鲁（lǔ）棒性（xìng）主要针（zhēn）对模型稳定性研究、攻击模型和（hé）防守模型；隐私保护指的（de）是攻击（jī）与保护方法直接的博（bó）弈，如差分隐私、多中心联邦学习；公平（píng）性针对的是各种数据、模型的（de）偏置研究，平等（děng）和（hé）公正的平衡；而环保（bǎo）指的是寻求高能效（xiào）策略，更高能效的计算硬件。

与可（kě）信AI学术研究不同，企业更多（duō）是针对当下的问题，提出（chū）解决方案。如（rú）2015年，蚂（mǎ）蚁集团启动基于“端（duān）特征”的手机丢失风险（xiǎn）研究项目，旨在用AI技术（shù）保护（hù）用户的（de）隐私安（ān）全。为了（le）解决了（le）AI中的公平性（Fairness），IBM于2018年开发（fā）了多个AI可（kě）信（xìn）工具（jù），在AI系统中采用不带偏见的数据集（jí）和模型，从（cóng）而避免对（duì）特定群体的不公平。产业界对可信AI的应用加更加苛刻，容错率更高。很多可信AI白（bái）皮（pí）书提到，可（kě）信（xìn）AI真正（zhèng）落地起来（lái），需要放到生产流（liú）程里面（miàn），让其成（chéng）为一种机制，发挥技术（shù）的约（yuē）束（shù）作用。

青年学生是重要的技术人才储备。对于研究可（kě）信（xìn）AI的青年学生来说，对从事可（kě）信AI怎么准（zhǔn）备（bèi），在他们现在的学（xué）习和（hé）生活中，就应了解学术的前（qián）沿，以及业界最新技术（shù）趋势，思考哪些（xiē）技术（shù）可（kě）以应用到哪些问题上，主动观察了（le）解所处的世界，以及业界（jiè）的需（xū）求痛点和技术瓶颈。比（bǐ）如，最近（jìn）一档可信AI实战科（kē）技真（zhēn）人秀，就联动了全国一些顶尖高校，通过可信AI在工业界“科技（jì）反诈（zhà）”当中（zhōng）的应用（yòng），还原了（le）可信AI技术在实际应用中的能力，把（bǎ）学（xué）术（shù）界和产业（yè）界正在（zài）做的事，通过（guò）大家都能（néng）理解的形式打通起（qǐ）来，让（ràng）技术从（cóng）业者、技（jì）术（shù）研究者都（dōu）深度参（cān）与（yǔ）其中。

做AI研究，“复杂度”是一个关（guān）键词。环境复杂（zá）度、任（rèn）务复（fù）杂度、系统复杂度决定了AI的水平。对它（tā）的研究可以揭示AI产生原理，也（yě）可以回（huí）答AI的（de）终极问题（tí），即对人类命运的最终（zhōng）影响。未来可信（xìn）AI研究，也要从复（fù）杂度分析来看AI为人类带来的价值，更（gèng）需要（yào）学界和产业界共同努力来（lái）推（tuī）动。