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李昊站起身，心脏微微加速，但他努力保持着镇定。
他的目光望向前方的专家席，深呼吸一口气后，声音平稳地说道：“感谢各位专家的分享。我有一个问题想请教——”
他故意稍作停顿，确保所有人的注意力都集中在他身上：“刚才我们提到了o1在推理密集型任务中的卓越表现，但我想从实际应用的角度问一下，在金融风控或网络安全这种高风险领域，o1是否可能产生‘黑箱效应’？”
他眼神坚定，话语掷地有声，继续说道：“也就是说，o1的决策有时我们无法解释，这种不可解释性会不会带来不可控的风险？”
会场刹那间安静下来。
不少人开始转头看向他，甚至一些已经低头摆弄手机，等着散场的参会者也重新抬起了头。
而专家们的眼神中，也浮现出几分意外与思索。
这个问题，显然击中了目前AI技术发展核心。
李昊没有停下，继续问道：“特别是在风控或安全领域，如果我们不能理解o1每一步推理背后的逻辑，未来可能会面临怎样的隐患？是否有技术手段提升o1的可解释性，以确保其在这些领域的安全性？”
他话音落下的瞬间，空气仿佛凝固了。
台上的几位专家互相交换了眼神，显然这个问题比之前的那些要深刻许多，一时也没有很好的答案。
王教授首先坐直了身子，眼中带着一丝赞赏：“你提到了非常关键的问题。‘黑箱效应’确实是当前AI应用中最大的挑战之一，尤其是在金融和网络安全领域。o1的推理链虽然强大，但其内在逻辑有时对人类来说很难完全理解。”
他顿了顿，似乎在考虑如何进一步解释，接着说道：“目前的开发人员，尝试通过多层次的模型监控，确保每一步推理都有迹可循，但要彻底解决这个问题，确实还需要技术上的进一步突破。”
张锋轻轻点头，目光锁定李昊，脸上带着认真的神态回答道：“你提出的可解释性问题，是AI应用落地中最棘手的挑战之一。特别是在金融风控领域，如果AI决策不可解释，的确会加大风险。”
他的语气中透出几分深思，略微停顿后继续道：“未来，可能需要对模型架构做出调整，提升它在高风险领域的可解释性，尤其是在涉及重大决策时。”
刘教授这时也加入了讨论，声音平静：“尤其在网络安全领域，黑箱效应带来的后果可能会更严重。一旦AI的推理不可追溯，问题
