周六上午，顾屿的手机收到一条来自陌生号码的短信，内容简短：「顾屿同学，我是吴建国。若今日上午方便，可来我办公室（信息学院楼501）一叙，关于你提及的AI研究，有些想法可与你探讨。」
顾屿有些意外，更多的是受宠若惊。他立刻回复表示一时后可以前往。
吴教授的办公室不大，却充满了严谨的学术气息。三面墙都是顶立地的书架，塞满了各类计算机科学专着、学术期刊和部分哲学、社会学书籍。吴教授正伏案阅读一篇论文，见到顾屿，便放下手中的笔，温和地示意他坐在对面的椅子上。
“不必拘谨。”吴教授开门见山，“上次听完你的想法，关于技术应有的‘温度’，我思考了很久。这在当今追求算力峰值和模型规模的风气下，是一种难得清醒的声音。”他身体微微前倾，目光中带着纯粹的学术探讨的热情，“你的这个理想，很吸引我。所以，我想或许可以提供一些力所能及的指导。”
顾屿心中涌起一阵激动：“非常感谢吴教授！我确实在很多地方感到迷茫，尤其是在打基础阶段，不知道方向是否正确，节奏是否合适。”
“迷茫是常态，尤其是在探索无人区时。”吴教授表示理解，“但我希望你明白，你选择的这条路——致力于让技术更可靠、更可理解、更能服务于人——这本身就是对信息科技健康发展最根本、最长远的贡献。我们不仅是在建造工具，更是在塑造未来的交互范式和人机关系。这比单纯追求某个指标的提升，意义更为深远。”
他接着问道：“林薇给你指了数学基础和几个前沿方向，这很好。她现在专注于视觉领域的几个具体问题。你呢？在经过这几周的初步了解后，对哪个具体方向更感兴趣，或者觉得哪个问题更迫切需要解决？”
顾屿想起了构建“思忆”系统时对模型“黑箱”特性的无奈，以及许忆眠对“清晰透明”的强调。他回答道：“我现在对‘可解释性’特别感兴趣。如果一个系统自己都不清为什么做出某个决策，我们很难真正信任它，也更谈不上让它去温暖地服务人。”
“可解释性AI（xAI），非常好的切入点！”吴教授眼中一亮，“这是连接技术先进性与社会接受度的关键桥梁，也是目前工业界应用和学术界研究的巨大痛点。”他走到白板前，快速写下了几个关键词：「模型透明度」、「归因方法」、「反事实解释」、「伦理对齐」。
“然而，”吴教授话锋一转，“现有的可解释性方法，往往需要大量的、高质量的标注数据来支撑解释模型的训练，这本身就成了一个新的瓶颈。这与我们希望AI能快速适应新场景、关心众需求的‘温度’理想，某种程度上是矛盾的。”
顾屿立刻领悟：“所以，可能需要将‘可解释性’和‘样本学习’结合起来？让AI在即使数据很少的情况下，也能生成让人信服的解释？”
“正是如此！”吴教授赞许地点头，“你能立刻看到这两个方向的交叉点，证明你的思维很敏锐。这是一个非常有潜力但也极具挑战的研究方向。目前学界在这方面的工作还处于非常初期的阶段。”他回到书架，快速找出了几份预印本论文和一本厚厚的专着递给顾屿。
“这几篇是最近关于‘样本可解释性’的尝试，这本是关于因果推理的基础，或许对你有启发。我建议你，接下来可以沿着这个思路：首先，深入理解现有xAI方法的核心思想与局限；其次，重点分析样本学习在数据稀缺时面临的根本挑战；然后，尝试思考，如何将xAI的‘解释’本身，作为一种监督信号或约束，融入到样本学习的框架中，引导模型更快地抓住数据的本质特征。”
吴教授为顾屿勾勒出了一条清晰而艰巨的研究路径。“这个过程会非常艰苦，可能需要你阅读数百篇论文，进行无数次的思维实验和规模代码验证，短期内很可能毫无产出。你愿意接受这样的挑战吗？”
顾屿接过沉甸甸的资料，感觉接过的不仅是指引，更是一份沉甸甸的期望。他知道，这是一条更陡峭、更孤独的路，但方向从未如此清晰。
“我愿意，吴教授。谢谢您的指点。”顾屿的语气坚定而感激。
“好。”吴教授欣慰地笑了，“那就从精读这几篇文献开始吧。每周我们可以抽时间简短交流一下你的进展和困惑。记住，不必求快，但求甚解。”
离开信息学院楼，春日的阳光洒在身上。顾屿抱着那叠资料，感觉自己仿佛一个即将远航的水手，手中握紧了一张由经验丰富的领航员绘制的、通往未知海域的珍贵海图。前路挑战重重，但灯塔已经点亮。
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