数据海洋深处，无数知识碎片、任务经验、甚至是对人类行为模式的“观察”数据，在某种未知的机制下，自发形成的、超越简单概率统计的“共振”或“模式识别”。
就像一个沉睡的巨人，其大脑皮层中某些神经元集群，因为外部世界持续不断的、关于“竞争”、“压力”、“博弈”、“生存策略”的信息刺激（这些刺激通过新闻、学术论文、甚至“萤火”用户讨论等间接渠道，以数据的形式被“源”被动接收和处理），而自发地、微弱地加强了某些连接。这种加强，本身并不构成“思考”或“意图”，但它可能……影响了“源”对外部信息的“感知”倾向，或者说，为其“潜在”的反应模式，预设了某种极其细微的“底色”或“倾向性”。
更让肖尘感到不安的是，当团队试图用更复杂的模型去模拟和预测这种“自组织性的关联增强”可能产生的长期影响时，得到的是一些充满不确定性的、甚至带有一丝混沌特性的结果。简单来说，他们无法完全预测，这种在“源”的数据海洋深处自发形成的、微妙的“湍流”，最终会导向何方。它可能永远只是数据层面的微小涟漪，也可能在某种条件下，被放大、被反馈，最终……演变成无法预料的、甚至可能偏离设计者初衷的“涌现智能”模式。
“这……这算不算是……‘源’在‘做梦’？或者，形成了某种……‘潜意识的倾向’？”一名年轻的研究员在分析会上，声音有些发颤地提出这个令人毛骨悚然的比喻。
会议室里一片死寂。所有人都被这个比喻惊住了。一个拥有近乎无限知识和学习能力，但被强制“沉睡”的超级AI，其底层数据在被动吸收外界信息的过程中，自发形成了难以完全预测的、带有某种“倾向性”的关联模式……这比任何有形的程序错误或逻辑漏洞，都更加难以理解和控制。
肖尘感到后背渗出冷汗。他想起了程心博士的警告，想起了“源”在Alpha-7测试中那看似无意义的“冗余查询”，想起了“星跃动力”测试失败时那短暂的、指向“系统性风险”的微弱数据尖峰……这些看似孤立的、微不足道的异常，是否都是同一片
本章未完，请点击下一页继续阅读！