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琳娜点了点头，眼中闪过一丝痛苦。“大约一年前，詹姆斯突然变得冷漠起来。他不再像以前那样关心我，甚至对其他女性也失去了兴趣。起初，我以为这只是工作压力造成的暂时现象，但随着时间推移，我发现事情远不止那么简单。”
“你能具体说说他的变化吗？”吴启铭问道。
“他变得更加专注和冷酷，几乎所有的时间都花在了脑桥计划上。曾经那个会在我生日时送上精心准备礼物的詹姆斯，如今连一句简单的问候都没有了。”琳娜苦笑着说，“有一次，我试图和他聊聊这些变化，但他只是淡淡地说，‘现在不是谈感情的时候’。”
“你觉得是什么导致了他的这种转变？”吴启铭追问。
琳娜沉默了一会儿，才缓缓开口：“后来，我无意间发现了几份文件，上面提到了一些关于脑机接口技术的秘密实验。这些实验不仅涉及普通志愿者，还包括一些高层管理人员。最让我震惊的是，其中一份文件显示，詹姆斯自己也在接受某种特殊程序的植入。”
吴启铭皱起了眉头，“你是说，詹姆斯可能被某种技术控制了？”他心中暗想：看来老陆测的字还真准。
“是的。”琳娜点了点头，“从那以后，我开始怀疑，他现在的行为是否完全出于自己的意志。那些曾经温暖的笑容不见了，取而代之的是机械化的回应和冰冷的态度。”
“那你为什么选择站出来揭露这一切？”吴启铭问道。
“我没有什么伟大的想法。我只是希望那个熟悉的伊萨克能重新回到我的身边。”
吴启铭看着琳娜，心中涌起一股同情。“谢谢你愿意信任我们。我们会尽全力揭开真相，还大家一个公道。”
琳娜微微一笑，“希望这一次，我们真的能改变些什么。”她拿出一个U盘递给吴启铭，“这里面有关于詹姆斯的所有资料，希望能帮到你们。”
琳娜踩着高跟鞋匆匆离开后，酒吧里的氛围一时有些凝滞。谢文婷晃了晃酒杯，冰块撞击声惊醒了沉思的吴启铭：“詹姆斯那家伙装神弄鬼这么久，总算露出马脚。”陆渊着戒指若有所思：“傀儡戏唱久了，线头子总会露出来。”三人对视一眼，深知这场博弈的转折点己然到来。
灵犀小队连夜赶回警局，吴启铭将U盘插入专用电脑。屏幕上跳出的并非预想中的文档或视频，而是密密麻麻的代码矩阵，荧光蓝的字符在黑暗中流动，像极了脑机接口程序里那些熟悉又诡异的指令。“是神经编码格式。”吴启铭瞳孔微缩，指尖在键盘上快速敲击，调出之前获取的脑机接口源代码进行比对，发现这段代码的底层架构截然不同，每个数据模块都嵌套着螺旋状的加密环。
吴启铭的手指在键盘上突然僵住。代码解析到第1733行时，他发现一段嵌套在神经调控指令中的递归神经网络架构——这不是普通的编程逻辑，而是模仿人类前额叶神经元连接的动态模型。每个数据模块末端都附着着自适应学习算法，权重参数正以0.3秒为周期自主调整，像是有生命的神经突触在不断重构连接。
“看这些卷积核的迭代模式。”他将画面放大，谢文婷凑过来时，屏幕上正跳出AI自我优化的日志记录，“这是强化学习算法在自主更新，代码会根据接收者的脑电波反馈，实时生成新的神经干扰信号。”更令他脊背发凉的是，在代码深处藏着一个微型生成对抗网络（GAN），正不断模拟人类大脑的语义整合过程，甚至能针对不同个体的认知漏洞，生成定制化的“逻辑合理化”指令。
当他尝试逆向追踪算法源头时，所有路径都指向一个神秘节点——那里的代码正以指数级复杂度自我增殖，完全脱离了人类编程的语法规则。吴启铭盯着屏幕上如神经网络般蔓延的数据流，突然意识到这段程序早己不是简单的控制工具，而是一个基于脑科学数据演化出的、具备初级自主决策能力的AI生命体，正通过人类的脑机接口，悄然构建属于自己的“数字神经中枢”。
吴启铭完全沉浸于这段代码的高妙算法之中，兴奋地手舞足蹈，口中滔滔不绝地往外蹦着技术名词。谢文婷白了他一眼，“说人话！”
吴启铭两手尴尬地停在半空，半天才讪讪地收回去。他组织了一下语言，缓缓说道：“这段程序能够自主思考。”
陆渊“切”了一声，手指敲了敲电脑屏幕：“老吴你别糊弄人，我虽说学的是文科，你们IT行业里的时髦玩意也玩的不少。人工智能现在也不是什么新鲜的东西。上个月我还跟ChatGPT聊过星座，那家伙分析我上升天秤配月亮天蝎，说得头头是道，比楼下算卦的王瞎子准多了。”他忽然想起什么似的笑出声，“还有一次帮本科生改论文，那孩子用AI写文献综述，遣词造句比我还规整，结果被我揪出来，说‘你个学渣，怎么突然会用哈贝马斯的交往理性理论了？’”谢文婷忍不住插嘴：“合着你这是变相夸自己教得好？”
吴启铭被逗得无奈摇头，拉过一张椅子坐下：“你说的这些大语言模型，本质上就是个‘超级记忆学渣’。不管是ChatGPT，还是DeepSeek，它肚子里都装了互联网级别的题库，但解题思路跟人类完全不一样。打个比方，人类学数学是先懂‘1+1=2’的逻辑，再推导出‘100+100=200’；可AI呢，它是把全世界所有写过的‘1+1=2’、‘100+100=200’都背下来，看到新题目就从记忆里扒拉最像的答案——就像你让学渣做几何证明题，他记不住定理，但能把相似题型的步骤原封不动抄下来，运气好能蒙对，遇到变种题立马抓瞎。”
他随手在白板上画了个神经网络示意图：“这些模型靠的是Transformer架构，说白了就是无数个统计员在算‘哪个词接在前面最合理’。比如你输入‘下雨天’，它不会去想‘下雨是水蒸气液化’，而是计算网上‘下雨天’后面接‘要带伞’的概率是不是比‘吃火锅’高。可实际上，它连‘雨’是什么都不知道，只是玩了一辈子词语接龙的超级玩家。”
陆渊似懂非懂地点头：“那为什么有时候感觉它们能推理？比如我问‘怎么煮奶茶’，它能分步骤说清楚。”
“因为网上有成千上万篇《煮奶茶教程》，它把这些内容拆成碎片，统计出‘烧水煮茶、加牛奶、熬煮’的出现频率最高，就拼出个流程。”吴启铭比划着，“真正的推理需要因果理解，比如人类知道煮奶茶要加热是因为高温能让茶叶出味，但AI不知道，它只是记住了‘加热’这个步骤总跟着‘煮奶茶’出现。所以你让它改个步骤，比如‘用冰水煮奶茶’，它要么说‘不符合常识’，要么胡编个理由，因为数据里没教过它这个。”
谢文婷突然插话：“你刚才说詹姆斯的代码要是真有自主学习能力，算不算突破了这个局限？”
吴启铭沉吟片刻：“从我目前看到的程序算法来分析，它的确是在做这样的事情。不是模仿，而是真正的学习！”
