未来的世界是多对多的协作，在不同领域，针对不同对象，解释目标不一样，比如金融领域要对监管可解释，而医疗领域一定要赢得医生和病人的信任，所以在不同的领域，怎么样做好可解释，是业界考虑的重点。
AI系统很多算法背后运作机制的未知，带来了风险的未知以及对它的不信任。京东探索研究院算法科学家何凤翔讨论时认为，可以从理论和实验两个路径中去寻找算法背后运作的机制，当理论研究遇到困难的时候，很多实验学科可以作为对于机器学习研究的启发，比如说新药上市前要做双盲实验，就能够提升人们对新药的信任程度，这种方式可以引入到AI落地的信任度解决方案中。
中国对医疗保健行业的关注不仅仅在于成为AI技术的全球领导者。根据去年的人口普查，过去长期施行的独生子女政策导致了人口老龄化：65岁以上人口超过1.58亿，再加上劳动力短缺，迫使政府将工作重心转至提升医疗保健领域的自动化上来。早在2016年，中国就开始努力将医疗数据整合到一个数据库中。与美国类似，中国也存在数据混乱、缺乏互操作性等问题。
中国政府去年发布了一项人工智能计划，目标是到2030年中国能成为人工智能研究领域的全球领导者。医疗保健是中国首批人工智能应用的四大重点领域之一。
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