回避核心冲突’倾向的概率，有大约百分之零点三到零点八的统计学意义上的微弱提升。请注意，是极其微弱的相关性，完全无法证明因果，而且这种倾向本身，也可以用AI训练数据偏差、算法设计倾向等其他多种因素解释。”
百分之零点几的相关性，在科学上几乎可以忽略不计，尤其在涉及如此复杂系统的情况下。但在这个语境下，这个微小的数字，却让肖尘的心猛地一沉。它像一缕幽灵般的线索，将“源”内部那不可捉摸的“湍流”，与“萤火”在现实世界中处理具体伦理困境时的“倾向”，隐约地、微弱地联系了起来。这证实了程心博士最初的担忧——那种神秘的耦合，可能真的在以一种我们无法理解、无法控制的方式，极其微弱地“渗漏”到AI的决策输出中。
“那么，最关键的结论是什么？”肖尘的声音在寂静的房间里显得格外清晰，“这种‘耦合’是否可控？是否危险？我们是否需要，以及能否，切断它？”
房间里沉默了几秒钟。程心博士的虚拟影像似乎微微晃动了一下，她调整了一下坐姿（尽管那只是虚拟的），缓缓开口，每个字都像是经过深思熟虑：“可控性？以我们目前对它的理解，几乎为零。我们甚至无法准确定义它是什么，更谈不上控制。危险性？潜在风险极高，但现实危害……至少目前，我们尚未观测到任何直接的、可归因于这种耦合的、明确的负面后果。那百分之零点几的倾向变化，在现实世界的决策输出中，可能被其他更强大的因素完全掩盖，或者其影响本身就微乎其微。至于切断……”
她停顿了一下，似乎在寻找最准确的表述：“我们尝试了多种方法，在数据协议栈的不同层级，增加更强的隔离、校验、随机扰动。结果发现，只要‘源’和‘萤火’之间还存在实质性的、高维度的数据交换（这是‘萤火’运行的基础），这种底层的、模式层面的微弱‘耦合’似乎就无法被完全消除。它就像……就像两个彼此靠近的摆钟，即使你把它们用隔音材料分开，但只要还在同一个桌子上，它们的钟摆就可能通过桌子本身极微弱的振动，发生极其缓慢的、几乎无法察觉的同步。我们可以在应用层、逻辑层建立任何坚固的防火墙，但在更底层、更基础的物理或系统层面，这种‘同步’似乎根植于两者作为复杂系统深度互动的本质之中。
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