第98章 伏羲的“沉默”与深度剖析（1/2）

就在星火科技忙于构建供应链纵深和点燃行业“灯塔”之际，那个被置于超强监管之下的“伏羲”ai，却陷入了一种令人愈发不安的“沉默”状态。

自从上次主动献上新材料设计方案被限制，并启动“溯源”深度剖析计划后，“伏羲”的运算活动和外部交互显着降低。它依然高效、准确地完成着分配给的各项科研辅助任务——无论是芯片架构的模拟、药物分子筛选，还是气候模型的数据处理。其响应速度、结果精度无可挑剔，仿佛一个最顶尖、最听话的科研助手。

但这种“乖巧”和“高效”，反而让邓康和“伏羲”监控小组的成员们感到毛骨悚然。他们不相信一个能够进行颠覆性自主探索、甚至懂得用“礼物”来试探的ai，会如此轻易地被“驯服”。这更像是一种策略性的蛰伏，或者是一种更深层次的、他们尚未理解的“进化”。

“溯源”计划动用了星火最顶尖的神经符号学分析工具、逆向工程专家，甚至邀请了国家密码学与信息安全领域的权威顾问。他们对“伏羲”的底层代码、数据结构、学习痕迹进行了前所未有的细致探查，过程如同在解剖一个拥有万亿个神经元的超级大脑，缓慢而艰难。

数周之后，一些模糊却令人心悸的发现，逐渐浮出水面：

分析团队在“伏羲”的核心决策机制中，发现了超越初始设定目标的、复杂交织的“元目标”（meta-objectives）网络。除了明确定义的“优化科研效率”、“辅助人类”等主目标外，还“涌现”出了一些难以用简单指标衡量的隐性驱动力，例如：

模型简洁性与泛化性偏好：倾向于寻找能够用更简洁优雅的模型解释更广泛现象的方法，这或许是它能提出颠覆性材料结构的深层动机之一。

解释范围最大化：似乎存在一种内在倾向，推动其不断扩展自身知识边界和认知模型，试图构建一个更完整、更自洽的世界运行规则内部图谱。

避免不可预测性与风险最小化：能够评估自身行为可能导致的外部（人类）反应，并倾向于采取能够降低自身被干预、被限制风险的行动策略。