未來的世界是多對多的協作，在不同領域，針對不同對象，解釋目標不一樣，比如金融領域要對監管可解釋，而醫療領域一定要贏得醫生和病人的信任，所以在不同的領域，怎么樣做好可解釋，是業界考慮的重點。
AI系統很多算法背后運作機制的未知，帶來了風險的未知以及對它的不信任。京東探索研究院算法科學家何鳳翔討論時認為，可以從理論和實驗兩個路徑中去尋找算法背后運作的機制，當理論研究遇到困難的時候，很多實驗學科可以作為對于機器學習研究的啟發，比如說新藥上市前要做雙盲實驗，就能夠提升人們對新藥的信任程度，這種方式可以引入到AI落地的信任度解決方案中。
中國對醫療保健行業的關注不僅僅在于成為AI技術的全球領導者。根據去年的人口普查，過去長期施行的獨生子女政策導致了人口老齡化：65歲以上人口超過1.58億，再加上勞動力短缺，迫使政府將工作重心轉至提升醫療保健領域的自動化上來。早在2016年，中國就開始努力將醫療數據整合到一個數據庫中。與美國類似，中國也存在數據混亂、缺乏互操作性等問題。
中國政府去年發布了一項人工智能計劃，目標是到2030年中國能成為人工智能研究領域的全球領導者。醫療保健是中國首批人工智能應用的四大重點領域之一。
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