为了更直观地解答安德森的疑问，李云飞示意助手在大屏幕上展示了详细的技术数据和实验结果图表。他一边指着图表，一边详细解释着各个数据指标和实验过程，技术团队的成员们也纷纷在一旁补充说明。
安德森微微点头，他对李云飞的回答表示认可，但又紧接着提出了新的挑战：“虽然你们的解决方案有一定的合理性，但在面对数据的不确定性和算法模型的可解释性方面，你们又有哪些应对措施呢？”
李云飞沉思片刻，然后认真地说道：“在数据不确定性方面，我们引入了概率统计模型，对数据的不确定性进行量化评估，并在算法中加入了自适应调整机制，根据数据的不确定性程度动态调整决策策略。关于算法模型的可解释性，这确实是当前人工智能领域的一个难题。我们正在尝试采用可视化技术和规则提取算法，将复杂的模型决策过程转化为可理解的规则和图形展示，以便技术人员能够更好地理解和优化模型。不过，这方面我们也还在不断探索和完善之中，非常希望能与各位专家共同探讨，寻求更好的解决方案。”
此时，台下的其他专家也纷纷加入了讨论。一位来自亚洲的专家提出：“李云飞先生，你们在将人工智能应用于产品时，如何考虑不同用户场景和文化背景下的适应性问题呢？”
李云飞笑着回答：“这是一个非常实际的问题。我们在产品研发过程中，进行了广泛的市场调研，收集了不同地区、不同文化背景用户的使用习惯和需求数据。然后，通过对这些数据的分析，我们在算法中设置了个性化参数调整模块，能够根据用户的特定需求和使用场景，自动调整人工智能的决策策略。例如，在一些注重隐私保护的地区，我们会强化数据加密和隐私保护功能；在追求高效便捷的地区，我们则会优化算法的运行速度和操作流程的简易性。”