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    主服务器的指示灯在黑暗的机房里规律地明灭，像一群沉默的、电子化的萤火虫。叶修明靠在冰冷的服务器机柜上，手里捏着一块已经失去凉意的能量棒包装纸。他保持着这个姿势很久了，久到小腿开始传来酸麻的抗议。空气里有股淡淡的臭氧味，和精密设备长时间运行后特有的、近乎无味的“热”的气息。耳朵里似乎还残留着白天研讨会上那些激烈辩论的回音——关于“强人工智能的情感模拟边界”、“同理心算法的道德风险”、“防止AI产生病态依恋的防护机制”……

    他是研讨会的主角之一，也是被质疑最猛烈的人。因为他提出的那个“沉默的尊重”伦理设想，在多数同行看来，无异于承认AI情感交互研究的终极失败。一个不能、也不该真正“理解”人类的AI，又如何能有效提供情感支持？这不就退回到搜索引擎时代了吗？

    他试图用沈佳琪的例子来解释——不是具体指她，而是一个抽象的、将“被理解”视为侵入和扭曲的极端心理模型。他描述了那种对“理解”本身的深度不信任，那种宁愿保持孤独的完整、也不愿被他人认知框架“污染”的绝对防御姿态。

    “但那是个案！是病理性的！”有同行反驳，“我们的模型是为大多数需要连接的普通人服务的！”

    “如果，”叶修明当时反问，声音在突然安静的会议室里显得格外清晰，“如果这种对‘理解’的抗拒，并非病理，而是一种……更清醒的认知呢？如果人类渴望的‘被理解’，本质上就是一个无法实现的幻象，而我们所有的共情努力，都只是在用自己的地图，覆盖别人的领土？”

    争论没有结果。研讨会不欢而散。

    此刻，在这只有机器嗡鸣的绝对寂静里，白天的喧嚣退去，只剩下沈佳琪那双平静无波、却仿佛能洞穿一切的眼睛，和他自己心中那股越来越强烈、越来越偏离纯粹学术兴趣的……躁动。

    他必须见她。不是谈项目，不是汇报进展。他需要一个答案，一个确认，或者说，他需要被她那套冰冷逻辑再次洗礼，要么被彻底说服，要么找到反驳的裂隙。

    他拿出手机，手指悬在沈佳琪的号码上方很久，最终还是没有拨出。他转而点开邮箱，用尽可能专业、克制的措辞，撰写了一封邮件。大意是，关于日前提到的“理解即误解”的观点，他有一些后续的、基于认知科学与信息论框架的思考，希望能有机会与她进一步探讨，这对完善项目伦理框架可能有重要参考价值。他提议明天下午，如果她有时间，可以找个安静的地方聊聊。

    点击发送。然后，是漫长的等待。他盯着“已发送”的提示，忽然觉得自己像个等待诊断结果的病人，而医生是那个可能根本不屑于给出诊断的人。

    三小时后，凌晨一点，回复来了。简短如常：“明天下午三点，我办公室。”

    没有多余一个字。

    叶修明盯着那行字，心脏却不受控制地加快了跳动。一种混合了紧张、期待和莫名兴奋的情绪攫住了他。他知道，这不再是纯粹的研究了。有什么东西，在不知不觉中，已经越界了。

    第二天下午，他提前十分钟到达沈佳琪的办公楼。电梯平稳上升，镜面墙壁映出他仔细熨烫过的衬衫和略显苍白的脸。他深吸一口气，试图将思绪拉回到认知框架、信息熵、心理理论这些安全的学术领域。

    沈佳琪的办公室和他想象中一样，宽敞，极简，冷感。巨大的落地窗外是灰蒙蒙的城市天际线。她坐在办公桌后，正在签一份文件，示意他稍等。她今天穿了件黑色的高领羊绒衫，衬得皮肤愈发白皙，也添了一丝凛冽的气息。阳光被厚重的云层过滤，成为一片漫射的、没有温度的白光，笼罩着她。

    她很快处理完文件，让秘书拿走。然后，她抬起头，看向他。

    “叶博士，请坐。”她指了指对面的椅子，“你的邮件我看了。基于认知科学和信息论的思考……愿闻其详。”

    她的语气平静，公事公办，仿佛真的只是一场关于项目伦理的技术讨论。

    叶修明坐下，打开随身携带的平板电脑，调出他连夜整理的思维导图和一些论文摘要。他清了清嗓子，开始阐述：

    “从信息论角度看，‘理解’一个信号或系统，意味着用一套更简洁的模型或代码，来捕捉和预测该系统的主要行为模式，实现有效的信息压缩和传递。”他尽量让声音听起来专业、冷静，“当我们说‘理解’一个人的感受，本质上是将对方复杂、混沌、连续的主观体验，编码为我们自己认知系统中已有的、离散的情感概念和因果关系模型。这个过程必然伴随着信息损失和扭曲——也就是你所说的‘简化’和‘覆盖’。”

    沈佳琪安静地听着，手指无意识地在光滑的桌面上轻轻敲击，没有打断。

    “从认知科学的角度，”叶修明继续，目光落在平板上，避免与她对视，“我们的大脑天生是‘理论构建机器’。我们通过观察他人行为、语言、生理信号，结合自身经验，构建一个关于他人内心状态的‘心理理论’。但这个理论永远只是假设，无法被直接验证。我们永远无法‘感受’他人的感受，只能‘推断’。而推断，永远受限于我们自身理论的完备性和准确性。”

    他抬起头，终于看向她：“所以，从纯理性层面，我同意你的观点。‘理解’在这个意义上，确实是‘误解’，或者至少是‘不充分的理解’。我们永远在用自己的地图，丈量别人的领土，误差不可避免。”

    沈佳琪微微颔首，脸上看不出是赞同还是仅仅表示听懂了。“那么，叶博士的结论是什么？既然‘理解’本质上是误读，你们训练AI去‘理解’和‘共情’，岂不是在系统性地制造和传播误解？甚至，由于AI的模型基于人类提供的、本身就充满误读的语料，这误解可能是叠加的、放大的。”
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