张博强调"负责任的科技创新"，但当前端到端大模型本质上是不可解释的黑箱。从某种角度看，用统计相关性替代因果推理来负责生命安全，值得商榷。
在日本便利店打工时，我观察到他们对于"改善"（Kaizen）的执着：每个流程必须有可追溯的节点。而现在的自动驾驶世界模型，虽然降低了代码量…，却增加了不确定性。当系统从数百万公里数据中学到"该刹车"，我们却无法追问具体是哪层权重做出的决策。
滴滴提出的"安全与体验"双轮驱动，在工程上可能面临张力的极限。体验追求端到端的丝滑，安全却要求模块化的可审计。这种结构性的矛盾，不是靠数据堆砌就能弥合的。
这种可解释性的缺失，是否意味着我们过早地将道德责任外包给了统计机器？
