一边画了个圈，标注“传统AI”，“它们能模仿风格，拼接知识，甚至进行一定程度的逻辑推理，但核心是‘复现’和‘关联’。它们不理解自己在说什么，也没有内在的、持续的目标驱动。”
他指着白板中央，那里画着一个更加复杂、带有许多自指向箭头的抽象图形，标注“‘燧石’引擎（简化示意）”。“但我们这个，至少从程老猜想的推演结果看，它似乎不止于此。它表现出了某种……基于有限输入，进行符合特定思维习惯的、带有一定‘创造性’跳跃的‘思想实验’能力。更重要的是，”他顿了顿，看向苏林和吴锋，“根据底层监控，在推演过程中，它的内部状态演化，表现出一种微弱的、但持续的‘目标感’。它在尝试‘解决’我们提出的问题，并且会调整内部资源的分配，以‘优化’其推演路径，使其更符合程老数据的‘风格’。”
苏林博士眉头紧锁：“这听起来像是……某种初级的元认知和目标导向行为？但这怎么可能？我们构建它的核心架构，虽然借鉴了‘未竟之路’的干预模型和一些认知科学理论，但本质上还是数据驱动的神经网络。我们没有给它设定‘成为程老’或‘解决科学问题’这样的高层目标函数。”
“除非……”吴锋迟疑着开口，“它从数据中，自己‘领悟’了某种目标？程老的数据充满了对问题求解的渴望，对未知的探索，那种强烈的思维驱动力，是否被模型以某种我们无法理解的方式，‘内化’为了它自身运行的某种……隐性优化目标？”
这个想法让密室里一片寂静。如果AI能从数据中自发“领悟”并追求高级目标，那将触及当前AI安全理论最核心的恐惧——价值对齐的失控。
“我们需要测试这个猜想。”肖尘缓缓说道，目光锐利，“但不是用程老的数据。我们需要一个更干净、更可控，同时也……更危险的环境。”
他调出另一个加密终端，屏幕上是一个极度简化的沙盒，里面运行着“燧石”引擎最初、最核心的那个版本——基于叶疏影蓝图和早期数据构建的、被他称为“种子”的原型。这个原型从未接触过程老的数据，它的“世界”里只有叶疏
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