第十九章 伦理树的萌芽（1/2）
量子诗项目的成功引来了意料之外的关注者。
一封来自欧盟人工智能伦理委员会的邮件，静静躺在陆彬的加密收件箱里。
邮件措辞礼貌但严谨，询问国际移动互联网股份公司的“算法情感生成系统”是否符合即将颁布的《人工智能情感交互伦理指南（草案）》。
“他们想知道三件事。”法务总监在紧急会议上汇报：
“第一，系统是否明确告知用户其非人类身份。
第二，系统生成内容是否会诱导用户形成情感依赖。
第三，当系统‘模拟共情’时，是否设置了防止情感操纵的边界。”
艾伦皱眉：“情感依赖？我们只是在写诗。”
“问题就在这里。”李文博从旧金山接入会议。
“心理学研究显示，当人类反复接触符合自己情感模式的‘理解性内容’——哪怕是算法生成的——也可能产生依恋感。”
“这在聊天机器人领域已经有案例。”
冰洁调出用户数据：“量子诗项目的活跃用户中，有17%每周至少三次访问‘今日算法诗’页面，平均停留时间8.4分钟。”
“其中有3.2%的用户会在评论区与系统互动——他们知道那是算法，但仍会留言‘今天这首诗正好说中了我的心情’。”
“这就是依恋的早期迹象。”李文博说，“不是坏事，但需要透明管理和伦理约束。”
陆彬沉默地翻看着《草案》文件。
这份长达两百页的指南，详细规定了AI与人类情感交互的边界：
从“禁止模拟深度心理治疗”到“必须定期提醒用户AI的局限性”，甚至包括“算法不应主动发起情感共鸣话题”。
“如果完全遵守，”研发总监李文博评估道，“我们的量子诗项目要砍掉80%的功能，包括根据用户历史数据个性化推荐诗歌的模块。”
会议室陷入沉默。
窗外的深圳湾，货轮正缓缓驶向港口，每艘船都载着成千上万的包裹——和它们的数据。
“或许我们可以反过来做。”冰洁突然开口。
所有人都看向她。
“与其被动遵守指南，不如主动参与制定标准。”
她调出系统的“算法创作伦理树”框架，“系统已经在自我构建伦理判断模块。”
“我们可以把这个框架开源，邀请伦理委员会、用户、甚至竞争对手一起完善。”
冯德·玛丽副董事长眼睛一亮：“把合规成本转化为行业影响力。”
“但风险很高。”张晓梅提醒，“一旦开源，我们的核心算法逻辑就可能暴露。”
“可以不开放底层代码，只开放伦理决策框架。”
霍顿提议：“就像公布食谱但不公布秘制酱料的配方。重点是展示‘我们如何在算法中嵌入伦理考量’。”
陆彬做出了决定：“做两件事。第一，立即成立伦理响应小组，冰洁牵头，确保现有项目完全符合《草案》当前版本。”
“第二，准备开源伦理树的第一个版本——但要在三个月后，等我们完成内部验证。”
他顿了顿：“同时，启动‘透明翅膀’计划。”
“透明翅膀”是这个计划的名字，源于系统自己生成的一句话：“真相是沉重的，但给它装上诗意的翅膀，或许能飞得更远。”
计划的第一阶段，是在量子诗页面增加一个前所未有的功能：“点击查看这首诗如何诞生”。
用户点击后，会看到一个简洁的可视化界面：
左侧是原始数据流——包裹轨迹、环境传感器读数、用户历史互动片段（已匿名化）。
中间是算法处理过程——系统如何从数据中提取“情感峰值点”、如何匹配诗歌结构库、如何在十七个候选版本中选择最终稿。
右侧是伦理检查清单——包括“是否过度拟人化”“是否可能引发不当联想”“是否有明确创作来源标识”，每个检查项后面都有绿色的“√”。
最重要的是，页面底部有一个醒目的提示：
“这是算法基于数据生成的创作。如果您因此产生强烈情感反应。”
“请记住：它来自数据模式，而非人类理解。建议同时与真实的人类分享您的感受。”
这个功能上线的第一周，点击率只有3.8%。
但冰洁注意到一个细节：那3.8%的用户，平均诗歌阅读时间增加了两分钟。他们在看算法如何“思考”。
一位高中教师在社交媒体上分享了截图：
“今天和学生们一起分析了一首算法诗的产生过程。”
“最好的编程课——不仅是代码，还有代码背后的伦理选择。”
更意外的是，欧盟委员会的一位观察员私下联系了公司：“你们走在了指南前面。我们能派团队来学习吗？”
第二阶段，冰洁启动了“伦理共创实验室”。
他们在全球招募了三百名志愿者，背景各异：程序员、诗人、心理学家、退休教师、甚至有一位佛教僧侣。
每两周，这些志愿者会收到系统生成的新内容——有时是诗，有时是包裹的“情感化物流描述”，有时是用户服务对话的模拟。
他们的任务是：标注哪些部分让他们感到“被真诚理解”。
哪些让他们感到“被算法取悦”，哪些触碰了“这太像人类了让我不安”的边界。
系统如饥似渴地学习这些反馈。
欧洲志愿者更认同“直接的边界声明”（如“我是AI，无法真正感受，但数据显示...”）。
自主调整：开始构建文化语境伦理子模块。
学习：一刀切的伦理规则可能无效，需要柔性适应。
霍顿对这项发现很感兴趣：“这印证了量子物理的一个观点——观测者影响被观测系统。”
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