前沿理论：可预见的人工智能

随着人工智能（AI）在自动驾驶、大型语言模型、智能体等领域的广泛部署，如何精准判定系统何时能安全、可靠地执行任务，已成为AI治理的关键议题。现有研究多聚焦于模型性能提升、可解释性或验证验证等问题，但对系统在特定应用场景中的有效性是否可提前预测关注不足。研究提出“可预见AI”概念，将预测重心从AI行为转向AI有效性，强调通过预测性能、安全、公平、能耗等有效性指标，提前界定AI系统的适用场景和运行边界。研究进一步构建预测框架，阐明可预见AI与可解释AI、可解释性、元学习、不确定性估计等领域的差异，为可信AI发展开辟新的理论路径。（文末附文章