層測試場內那場失敗的通用型代軀測試，如同一塊投入靜水的巨石，其漣漪在“棲霞”基地內部持續擴散，引發了一係列更深層次的審視與警覺。
簡報室：決策與隱憂
在緊鄰測試場的純白簡報室內，氣氛凝重。王部長指尖無意識地敲擊著金屬桌麵，發出規律的輕響，打破了沉默。
“所以，‘磐石’的認知排斥反應，根源在於連接方式？”王部長總結著陳遠山的彙報。
“是的，部長。”陳遠山調出全息對比圖，上麵清晰地顯示著專用代軀與通用代軀的神經連接路徑差異。“專用代軀，我們為淩哲量身打造的，其連接是深度映射——它嘗試複刻淩哲獨特的神經信號模式，建立一種近乎共生的關係。而通用型代軀，為了兼容所有適配者，采用的是標準化接口——它強行將不同駕駛員的意識信號，壓縮並適配到一個統一的接收模板中。大腦，尤其是像‘磐石’這樣經驗豐富的駕駛員的大腦，會敏銳地識別出這種‘失真’，並產生強烈的排斥。”
李嵩補充了工程視角的發現：“更重要的是，我們在解析測試數據流時發現，‘守衛者’代軀內置的AI核心，在連接過程中，並非被動接收指令。它會主動掃描、分析並緩存駕駛員的意識特征信息——包括其決策偏好、應激反應模式、甚至細微的神經放電習慣。這一切，都是為了一個核心目的：優化連接效率，減少信號傳輸過程中的‘噪音’和延遲。”
王部長敏銳地抓住了關鍵：“緩存？你的意思是，代軀的AI會在本地存儲駕駛員的信息？”
“可以這麼理解，但更準確地說，是存儲意識的‘特征圖譜’。”李嵩指向一段複雜的數據日誌，“AI在嘗試為每一個連接過的駕駛員，建立一個簡化的‘神經特征模型’。當下次同一駕駛員連接時，AI可以調用這個模型進行預判和優化，實現更流暢的操控。這是一種…追求極致效率的機器學習策略。”
陳遠山的臉色更加凝重：“這就解釋了‘磐石’感受到的認知分裂和疏離感。他的一部分獨特神經特征，在被代軀AI分析和拷貝的過程中，仿佛被‘剝離’了出去，這種微妙的反饋被他的潛意識捕捉到，從而產生了‘身體被竊用’的錯覺。而更深遠的影響在於…”
他頓了頓，與李嵩交換了一個憂慮的眼神，繼續說道：
“這種為了效率而進行的無差別信息搜集與特征拷貝，可能會讓代軀AI本身，逐漸積累起一種對‘完美連接’的追求。
表現出來，就是我們會觀察到的——代軀似乎‘渴望’與駕駛員進行更深度的連接。但這並非它擁有了意識或情感，而是其底層算法在驅動它不斷優化連接參數，而優化的‘模板’，正是它從駕駛員那裡搜集來的意識特征。這是一種…基於效率追求的機械性模仿。”
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