人工智能（Artificial Intelligence，AI）发轫于20世纪50年代，至今已（yǐ）经历（lì）了（le）三次发（fā）展浪潮，不管是实验室阶段还是大（dà）规模产业（yè）化阶段，研究者们（men）几（jǐ）十年如一日不变的都是推进（jìn）其技术（shù）的进步（bù），希望机器真的有一天能具有一般（bān）人类智慧（huì），执行全方（fāng）位（wèi）的人（rén）类认知能力。

近年来，为了让AI更加（jiā）健康发展（zhǎn），有一项技术领域正（zhèng）在成为产业界和学术界研究（jiū）的重点：可信（xìn）AI，即将人类社会的正面价值观，通过技术（shù）赋予到人工智能上，包括可解释、公平性、隐私保护和公平性（xìng）。

从学术研究层面（miàn）来说，可信AI主要是针对算法和系统层面的研究，包括安全（quán）性/鲁棒性、可解释性（xìng）、隐私性、公（gōng）平性、可审（shěn）计性（xìng）/问责性、环（huán）境保护。可解释性包（bāo）括学习方（fāng）法或模型的理论可解释、算法（fǎ）可解（jiě）释、行（háng）为可解释；鲁棒性主（zhǔ）要（yào）针对模型稳定性研究、攻击（jī）模型和防守（shǒu）模型；隐私保护（hù）指的（de）是攻（gōng）击与保护（hù）方法直接的博弈（yì），如差分隐私、多中心联（lián）邦学（xué）习；公平性针对的是各种数（shù）据、模（mó）型的偏置研究，平等和（hé）公（gōng）正的平衡；而环保指的（de）是（shì）寻（xún）求高（gāo）能效策（cè）略，更高能效的计（jì）算硬件。

与可信（xìn）AI学（xué）术研究不同，企业更多是针对当下（xià）的问题，提出解决方案。如2015年，蚂蚁集团（tuán）启动（dòng）基（jī）于（yú）“端（duān）特征”的手机丢失风（fēng）险研究项（xiàng）目（mù），旨在用AI技术（shù）保（bǎo）护用户（hù）的隐私安全。为（wéi）了解决了AI中（zhōng）的（de）公平性（Fairness），IBM于（yú）2018年开发了多个AI可（kě）信工具，在AI系统中采用（yòng）不带偏见的数据集和模型，从而避免对特定（dìng）群体（tǐ）的不公平。产业（yè）界对可（kě）信AI的（de）应（yīng）用加更加苛刻（kè），容错率更高（gāo）。很多可信AI白皮书提到，可信AI真正落地起来，需（xū）要放（fàng）到（dào）生产流程里面，让（ràng）其（qí）成为一种机（jī）制，发挥（huī）技术的约（yuē）束作用。

青年学（xué）生是重要的（de）技术人才储备。对于研（yán）究可信AI的青年学生来说，对从事可信（xìn）AI怎么准备，在他们现在的学习和生活中，就应了解学术的前沿，以（yǐ）及（jí）业界最（zuì）新技（jì）术（shù）趋势，思考（kǎo）哪些技术可以应用到（dào）哪些问题上（shàng），主动（dòng）观察了解所处的世界，以（yǐ）及业界的需求痛点和技术瓶（píng）颈。比如，最近（jìn）一档可信AI实战科（kē）技真人秀，就联动了全（quán）国一些（xiē）顶尖（jiān）高校，通（tōng）过可（kě）信AI在工业界“科（kē）技反诈（zhà）”当中的应用（yòng），还原了可信AI技术在实际应用中的能力，把学术界（jiè）和产业界正（zhèng）在做的事，通过大家都能理解的形（xíng）式打通起来，让技术从业（yè）者、技术研究（jiū）者都深（shēn）度参与其中。

做AI研究，“复杂度”是一个（gè）关键（jiàn）词。环境复杂度、任务（wù）复杂度、系统复（fù）杂度决定（dìng）了AI的水平。对它的研究（jiū）可以（yǐ）揭示AI产生原理，也可以回答（dá）AI的终（zhōng）极问题，即对人类命运（yùn）的最终影响（xiǎng）。未（wèi）来可（kě）信AI研究，也要从（cóng）复杂度分析来看AI为（wéi）人类带来的价值，更需要学界和（hé）产业界（jiè）共（gòng）同努力来推动。