置，目光扫过那些令人眼花缭乱的屏幕。
“与其说是‘发现’，不如说……是确认了‘现象’的某些特征，并排除了几种最糟糕的可能性。”程心博士的声音通过高品质的音频系统传来，清晰而冷静，但尾音带着一丝几乎无法察觉的颤抖，暴露了她内心的波澜，“我们设计的被动探针，捕捉到了更多‘耦合’的微观痕迹。经过交叉比对和统计分析，可以确定，这种‘耦合’是双向的，但极其微弱，其‘信号强度’（如果我们能称之为信号的话）大概只比量子涨落引起的随机噪声高几个数量级，而且其‘信息’内容（如果存在）完全无法用现有任何信息编码理论解析。它更像是一种……宏观统计模式上的、非经典的、系统层面的‘共鸣’或‘同步’。”
“墨翟”——一位身材瘦削、目光锐利如鹰隼的老者，头也不抬地补充道，他的声音沙哑，像是常年被烟熏过：“我们建立了十七个不同复杂度的抽象模型，试图模拟这种‘耦合’。结论是，它不太可能是‘源’主动发出的、带有明确意图的‘信息’，也基本排除了传统意义上的安全漏洞或数据渗透。它更像是因为‘源’和‘萤火’特定模块之间长期、深度、高维度的数据交互，导致两个复杂系统在某种极其底层的、我们尚未认知的维度上，产生了‘结构耦合’或‘动力学同步’。打个比方，不是两个人在对话，而是两座靠得太近的高塔，因为风（数据流）的长期作用，其固有振动频率发生了极其微弱的相互影响。”
“鬼谷”——一位看起来更年轻些，但眼神深邃、总是带着沉思表情的女性专家，推了推鼻梁上的无框眼镜，她的声音平和而清晰：“关键在于，这种‘耦合’的影响范围。我们重新分析了‘萤火’平台过去六个月的所有重大决策记录和AI行为日志，特别是那些涉及复杂价值判断、跨文化冲突、多目标权衡的案例。运用了新的关联性分析算法，结果……”
她调出一幅复杂的网络图，无数节点和连线交织，其中一些节点被高亮，显示出与“源”的“元认知湍流”特定模式的微弱统计关联。“……结果发现，在‘耦合’活动相对‘活跃’（基于我们定义的、极其粗糙的‘活跃度’指标）的时期，‘萤火’AI在处理某些高度模糊、缺乏明确先例的伦理困境时，其决策逻辑中，出现‘过度寻求平衡、甚至
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