神经现实AI也有偏见，我们该如何信任它们？( 三 )

规范解释看似更加直截了当，但在实际应用中还没有确切实现或评估的共识。描述性解释似乎也不甚完美。时至今日，我们仍未整合描述性解释和规范解释，关于解释的研究和可解释AI还在齐头并进。
有了可解释的AI就万事大吉吗？
2017年开始，美国国防高级研究计划署（DARPA）投资了一系列XAI的项目，包括UCLA的VCLA中心的研究项目。 2018年， ACM主办了第一届FAT*会议，关注AI系统的公正性、问责制和透明度。同年， AAAI与ACM共同举办第一届AIES（人工智能、伦理与社会）会议。谷歌、微软等科技公司也陆续参与XAI的研发。
各界对于XAI的关注促成了许多“拆穿”黑箱AI的尝试，从DeepMind提出的机器心智理论（Machine Theory of Mind），到将黑箱神经网络转化为“透明”的布尔电路（Boolean circuit），再到LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanation）等通过近似黑箱模型提取重要特征的方法。虽然XAI目前解释的对象主要是工程师等研发人员，但是在未来，我们将会看到更多面向大众的XAI ，比如向你解释如何开药瓶的Baxter 。
XAI并不是终点，它最多算一个起点，而我们还有许多亟待解决的问题：
首先，对黑箱AI的解释可以被悄无声息地篡改，可以完全牛头不对马嘴，而且很难察觉。
哈佛大学的希玛宾度·拉卡拉朱（Himabindu Lakkaraju）和她的学生们发现，只需在模型上动一些简单的手脚，就能让它滥用COMPAS数据集里的种族信息决定量刑，但一旦LIME来“视察” ，它立刻摆出无辜的嘴脸，完全不露馅。这就意味着，即使有XAI为工具，我们对AI的信任也不应当盲目地依赖系统的可靠性和（表面上）信息的透明性，理智与批判性思考将格外重要。

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其次，针对AI的条例的制定相对滞后于研发和应用。
XAI的出现将会让这个问题更加复杂——由于黑箱AI难以捉摸，且只有少数人具备解读/修改的能力，研发机构不必过分担心自己的科研成果泄漏（除非算法模型被一锅端）。如果面向用户和公众的解释成为需求、甚至必须，既有的AI系统——无论透明与否——都有可能面临一系列的风险，包括知识产权（利用反向工程重建系统）和系统安全（恶意的对抗攻击）。信任与保密两者的张力之下， XAI应当提供的解释的具体内容尚无定论。
再者，偏见和不公不会因为解释本身而消失；恰恰相反，解释会暴露更多一直以来潜行在我们周围的伦理问题。
ProPublica对COMPAS的调查使人不禁发出疑问：系统性的种族偏见究竟在何种程度上渗透了美国过去十年间的量刑？随着XAI的进步，一个个黑箱AI的庐山真面目逐渐显露在我们眼前，不难想象其中有像COMPAS一样的“帮凶” 。我们能否通过公开讨论解决结构性问题、完善问责制，这将是对AI和人类社会共同的挑战。