李昊站起身，心脏微微加速，但他努力保持着镇定。</p>

    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——”</p>

    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’？”</p>

    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？”</p>

    会场刹那间安静下来。</p>

    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。</p>

    而专家们的眼神中，也浮现出几分意外与思索。</p>

    这个问题，显然击中了目前AI技术发展核心。</p>

    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？”</p>

    他话音落下的瞬间，空气仿佛凝固了。</p>

    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。</p>

    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。”</p>

    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。”</p>

    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。”</p>

    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。”</p>

    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，问题就可能失控。因此，目前我们不能完全依赖AI做出无法解释的决策，特别是在安全和金融这两个对透明度要求极高的领域。”</p>

    他说到这儿，转头看向李昊，眼中透出些许赞许：“AI未来的发展，必须在强大的推理能力和透明的可解释性之间找到平衡。这也是我们接下来的研究重点。”</p>

    李昊听完，微微鞠了一躬，眼神中透出诚恳：“谢谢各位专家的分享，这一直是我研究AI中的一个难题，今天得到了很多有价值的见解。”</p>

    张锋微笑着点头，目光中闪烁着欣赏的光芒：“你这个问题提得很有水平。如果你对这个话题有更多见解，随时可以联系我，咱们可以进一步探讨交流。”</p>

    李昊心中一阵欣喜，努力压下内心的激动，连忙回应道：“谢谢张老师，我会珍惜这个机会。”</p>

    随着这一轮的提问结束，李昊重新坐下，心中涌起一股满足感。</p>

    他知道，自己的问题不仅引起了现场专家的关注，还成功让张锋对他产生了更深的印象，而不