’原则，实现起来太困难了！现在的深度学习模型，很多都是一个‘黑箱’，我们自己都无法完全解释它为什么会做出某个决策。”一个工程师提出了挑战。
“那就绕开它。”李然直接给出了方案，“我们无法解释‘为什么’，但我们可以记录‘是什么’。我们设计一个‘决策日志’模块，它会象一个飞行记录仪一样，完整地记录下ai做出某项关键决策时，所调用的所有数据、所有权重参数。这样，一旦出了问题，我们虽然不能解释它的‘动机’，但我们可以完美地‘复盘’它的整个决策过程，找到出错的环节。这，就是一种‘可追朔的问责’。”
思想的火花，在无数次的争论、推演和白板前的涂涂改改中，不断迸发。
终于，在一个月后。
一套被命名为“伏羲”（fuxi）的“伦理ai模型”，正式诞生了。
它不是一个单一的软件，而是一个包含了“数据偏见清洗器”、“决策日志记录仪”、“伦理风险评估引擎”和“可信报告生成器”在内的一整套工具包。
它被设计得极其轻量和易于集成。
开发者只需要在自己的代码中，添加几行简单的调用指令，就可以让“伏羲”模型，象一个贴身保镖一样，全程监控和守护自己的ai系统。
当模型开发完成的那一刻，李然邀请了一位特殊的测试员。
那是一位来自欧洲的独立开发者，名叫马库斯。
他开发了一款用于辅助医生进行医疗影象诊断的ai应用，本来是第一批申请添加“开放计划”的。但在巨头们的壁垒创建后，他被迫“暂停”了合作。因为他的应用，需要部署在亚马逊河的aws上。
视频通话中，马库斯的神情充满了沮丧和歉意。
“李先生，非常抱歉，我……我只是个小开发者，我无法承受被aws封禁的后果。”
“我理解。”李然没有丝毫责怪，“马库斯，我不是来劝你重新添加的。我只是想邀请你，免费试用一下我们的一个新工具。不会对你现有的产品，造成任何影响。”
抱着试一试的心态，马库斯按照李然的指引，下载了“伏羲”工具包，并在自己的ai模型上，运行了“伦理风险评估引擎”。
几分钟后，一份详尽的报告，生成了。
马库斯看着报告上的内容，整个人都惊呆了。
报告指出，他的ai模型，在诊断一种罕见的皮肤病时，对深色皮肤人种的误诊率，比浅色皮肤人种，高出了近15！
报告还清淅地指出了原因：他用来训练模型的大部分公开医疗影象数据，都来自于欧美地区，深色皮肤人种的样本量，严重不足。
这个致命的偏见，他自己，以及他合作的那些医生，竟然从来没有发现过！
如果他的应用真的大规模商用了，这将会造成多么可怕的医疗事故！
“我的天……”马库斯感到一阵后怕，冷汗瞬间浸湿了后背。
而“伏羲”模型，不仅指出了问题，还给出了解决方案——它自动链接到了一个由峰牌和多家医疗机构合作创建的、更多元化的全球医疗影象数据库，并提示马库斯，可以通过补充这些数据，来修正模型的偏见。
“李先生……这个工具……它……”马库斯激动得有些语无伦次，“它不是一个‘审查官’，它是一个‘老师’！它在帮助我，让我的产品变得更好，更安全！”
李然笑了。
“这，就是我们想做的。伦理，不是枷锁，是护栏。”
挂断电话后，李然看着屏幕上，马库斯发来的那句“thank you for savg y product, and possibly, any lives”，他知道，他们找到了那把，能够撬动巨头壁垒的，最关键的钥匙。
这把钥匙，不靠蛮力，靠的是人心。