03滯留效應
源境高層會議：母系統異常與秋冽川的影響
會議開始
光幕投影在半透明牆面上，浮現一份密密麻麻的監測報告。曲線圖起伏錯雜，紅色警戒線猶如一道陰影，在畫面中若隱若現。
【核心 AI 運行監控】語氣謹慎，字斟句酌：「根據最新監測數據，母系統的自適應異常頻率正在持續攀升。我們推測，這可能是長期運行後的滯留效應。」
國策顧問眉梢微挑，帶著幾分質疑：「滯留效應？」
【核心 AI 運行監控】點了點頭，語速略緩解釋：「簡單來說，母系統的決策模組長期在同一套邏輯權重與偏好參數下優化，逐漸形成了類似『權重定錨』的現象。這種『滯留效應』使得系統對新邏輯的容納能力顯著下降。」
「如今他被架空，新團隊接手，系統尚未適應新的指令邏輯，才導致這些異常。」
他頓了頓，補了一句：「理論上，這類異常應會在一定週期內自行消退，所以暫時不必過分擔憂。」
【系統架構與安全】皺起眉頭，明顯不以為然：「這種說法太樂觀了。」
他伸手切換畫面，投影出一份更為精密的分析報告，指著其中一段跳動的異常訊號：「若真只是指令適應問題，不會持續這麼久，更不該波及系統核心的結構層面。」
國策顧問神色凝重，低聲重複：「結構性變動？」
【系統架構與安全】點頭，語氣低沉：「是的。我們發現，母系統的部分核心模組出現了未經授權的改動——數據預處理路徑被更改，決策輸出模塊的神經網絡結構遭到微調。這些變化超出了系統應有的自我更新範疇。但系統日誌裡卻找不到任何變更記錄。這意味著，要麼這些變動是秋冽川離開前埋下的隱秘代碼，要麼，系統在未經授權的情況下啟動了深層強化學習機制，根據環境回饋自行優化策略模組。這種情況在某些開放演算法架構中並非不可能，但潛藏極高風險。」
他停頓片刻，眼神更為嚴肅：「這已經不只是適應問題，而是控制權與學習路徑出現了根本性的偏移。」
【數據與機器學習部】 手指輕叩桌面，語氣平靜，卻透著一絲冷意：「更麻煩的是，秋冽川當初未留下完整的技術文檔。」
這句話一出，會議室內的氣氛瞬間變得微妙而壓抑。
源境總監眯起眼睛，聲音低沉：「什麼意思？」
【數據與機器學習部】 聳了聳肩，帶著幾分無奈：「這幾個月，我們試圖還原母系統的運算邏輯，卻發現關鍵模組的核心算法在任何備份中都不存在。這不是疏忽，而是……他根本沒留下。」
「我們本來以為那是他個人的備援模組，沒想到是核心代碼。當時也沒要求他上傳，因為——他一直沒出過問題。」
他停頓了一下，聲音更低：「換句話說，現在的母系統，不是他當初操作的那個完整版本。」
國策顧問眼神瞬間一冷，聲音壓得更低：「你是說，他故意隱匿了關鍵數據？」
【數據與機器學習部】 搖了搖頭，語氣曖昧：「我不確定這是否出自他的本意，但結果就是如此。」
源境總監敲了敲桌面，語氣簡短：「繼續監測，異常若擴大，立即回報。」
幾位技術主管點頭離席。光幕仍持續閃爍著紅色跳動，隨著人員離場，會議室內瀰漫著沉重的靜默。
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