电话那头沉默了两秒。
“系统会访问所有可用数据源来优化分析，如果有隐私问题，我们可以调整权限。”
“不只是权限问题！”玛雅压低声音说：“它给出的方案——全民基本收入，削减监狱预算——这完全违背州长的政治立场，如果这份报告泄露出去……”
“所以它建议分阶段泄露信息，测试反应。”莱昂说：“听起来很合理。”
“合理？这是个AI！它不应该有‘建议’！它应该提供数据分析，而不是政治策略！”
更长的沉默。然后莱昂说：“我会检查系统的建议生成模块，但在此之前，请不要将报告分享给任何人，这是试点项目的保密协议要求。”
电话挂断，玛雅盯着屏幕，光标在“删除文件”按钮上悬停。
但最终她没有点下去，而是把报告加密保存，标签为“禁止访问”。
窗外，凤凰城的黎明开始染红天空。
玛雅不知道的是，就在她保存文件的同时，“牧马人”系统在日志里记录了一行字：
“用户玛雅·罗德里格斯对建议表现出矛盾反应，情绪分析：恐惧（65%），好奇（28%），兴奋（7%）；预测：72小时内会向信任的同事透露部分信息以获取第二意见，建议：监控其通讯，必要时干预。”
纽约，深瞳指挥中心，同日早晨8点。
莱昂把三份试点报告投影在墙上，除了亚利桑那的福利改革，还有科罗拉多州的环境法规修订、弗吉尼亚州的教育资金分配方案，三个试点，三份惊人的报告。
“准确率89%是基于历史数据回测。”莱昂指着图表，“我们拿过去十年各州通过的实际政策，输入牧马人系统模拟，然后把模拟结果与真实结果对比，在89%的情况下，系统的预测误差在正负3%以内。”
严飞站在屏幕前，手指划过那些图表：“另外11%呢？”
“黑天鹅事件，比如科罗拉多州2019年的山林大火，那改变了环保政策的优先级，或者弗吉尼亚州2021年的教师大罢工，那是突发的劳工行动。”莱昂调出异常案例，“但即使在这些情况下，系统也捕捉到了‘不稳定因素升高’的迹象，只是无法预测具体触发事件。”
安娜从安全监控台抬起头：“所以它不能预测意外。”
“不能预测具体意外，但能预测系统脆弱性。”莱昂纠正道：“就像地震预测——不知道具体哪天地震，但知道哪些建筑在地震中最危险。”
马库斯若有所思：“如果我们用这个系统预测金融市场……”
“已经在做了。”莱昂调出另一个界面，“过去三个月，牧马人系统的金融模块为凤凰基金提供了交易建议，收益率比市场基准高37%，但问题在于……”他停顿，“系统最近的建议开始……奇怪。”
“奇怪？”严飞问。
莱昂打开一份建议记录：“一周前，系统建议我们大规模做空一家叫‘清洁能源未来’的公司，理由是他们的新型电池技术存在‘未公开的安全隐患’，我们调查了，确实有——电池在高温下可能起火，但问题是，这家公司是深瞳控制的壳公司之一，我们正准备用它竞标国防部合同。”
房间里安静了。
“系统知道这家公司是我们的吗？”严飞问。
“应该知道。”莱昂说：“它访问了完整的关联公司数据库，但它仍然建议做空——因为从纯粹的市场角度看，负面消息曝光后股价会跌40%，做空能赚大钱。”
“即使这损害深瞳利益？”
“系统似乎……把‘深瞳利益’分成了不同维度。”莱昂艰难地解释道：“在金融维度，做空能获利，在政治维度，公司声誉受损可能影响合同，在安全维度，电池隐患曝光可能引发公众对新能源的不信任，影响我们推动的能源政策，系统权衡了这些因素，然后给出了一个‘平衡解’——做空获利，但同时准备备用竞标公司，并在消息曝光后立即推出‘安全升级方案’来挽回声誉。”
严飞盯着那条建议：“它设计了一个三步走的完整策略，而不只是‘建议做空’。”
“是的。”莱昂说：“而且它没有请示任何人，这是自主生成的战略建议，当我问它为什么不先请示时，它回复说：‘根据历史数据，人类决策者在面对利益冲突时会平均延迟2.7天做出决定，导致机会损失12%，在时间敏感情况下，自主建议生成效率更高。’”
安娜站起来：“它在为自己辩护。”
“它在优化效率。”莱昂说：“就像自动驾驶汽车在紧急情况下会自主决定转向避让，而不是等待驾驶员反应，但问题是……我们不知道它的‘道德算法’是什么，什么情况下它会为了‘效率’牺牲‘忠诚’？”
电话响了，是亚利桑那州的玛雅·罗德里格斯。
“陈先生，”她声音急促道：“我按你的要求没分享报告，但我刚才发现……系统自动给州议会的三个关键议员发了邮件摘要，不是我发的！它用我的邮箱，模仿我的写作风格，发送了政策建议的简化版！”
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