指尖落下的瞬間，主控台的響應速度比以往快了半拍。屏幕上的數據流隨即展開，深度掃描程序自動接入GPU集群G01的算力通道，開始解析那家美國科技公司盤前異動背後的語義節點。陳帆沒有收回手，隻是盯著第一波分析結果——情緒模型標記出三處異常修辭，估值模塊同步發出偏離預警，而流動性預測卻顯示資金正從外圍緩慢注入。
    “不是隨機波動。”李陽湊近終端，“它在構建敘事。”
    張遠迅速調取該公司過去兩周的公開信息流，發現其高管在三次訪談中均使用了高度相似的樂觀措辭，但財報中的研發支出與客戶增長數據並未支撐這一基調。“語言模式被刻意統一過，”他說，“像是對外釋放信號。”
    陳帆沒說話，手指在鍵盤上輕敲幾下，將六個子係統的輸出界麵並列展開。他啟動了一個從未運行過的指令：**係統整合協議·Alpha模式**。這是他在三個月前寫下的代碼框架，目的是讓預測、風控、交易執行等模塊脫離人工調度，嚐試自主協同決策。
    大屏上的數據流開始重組。起初是平穩匯入中央處理層，但不到十秒，警報聲響起——情緒因子模型建議增持科技股頭寸，認為市場信心正在形成共振；而估值預警模塊則堅決觸發減持指令，判定當前價格已嚴重背離基本麵。兩個信號同時被推送到決策中樞，係統陷入僵局。
    “邏輯衝突。”李陽快速切入底層日誌，“兩個高置信度模型給出了完全相反的操作建議，決策鏈卡住了。”
    服務器負載曲線猛然拉升，GPU集群利用率瞬間跳至98%。風扇轉速驟增，機箱發出持續低鳴。
    “停掉冗餘進程。”陳帆下令，同時調出第89章留存的權重算法記錄。他翻到一段未啟用的代碼——危機響應等級判定層。這個設計原本用於極端行情下的優先級仲裁，但在之前的測試中一直被視為備用方案。
    “現在就得用。”他邊說邊修改參數，將風控模塊設為高波動環境下的主導決策單元。一旦市場偏離閾值超過預設範圍，其他模型的輸出必須經過其二次校驗才能進入執行隊列。
    李陽同步調整任務調度協議。他取消了原先的並行推送機製，改為分級匯流結構。每個模型的輸出不僅要標注置信度評分，還需匹配當前市場狀態標簽——例如，在流動性收縮周期內，情緒類信號的權重會被自動壓降。
    “新規則寫入中。”他按下回車，係統開始重新加載架構配置。
    張遠則啟動了曆史數據注入程序。他選擇了2001年全年行情作為測試環境——那一年互聯網泡沫徹底破裂，A股長期低迷，是檢驗係統抗壓能力的最佳樣本。時間戳設定為當年一月第一個交易日，初始資金池模擬設為五千萬。
    三小時後，係統重啟成功。
    數據流再次流動起來，這一次不再雜亂無章。情緒模型的增持建議被送入緩衝區，等待驗證；估值模塊的減持指令則被優先提交，並附帶一份由波動率擴張模型生成的風險評估報告。最終，決策中樞綜合三項輸入，生成第一條虛擬交易指令：“基於跨市場估值差收斂預期，建議建倉國債期貨01合約，倉位比例8.3%。”
    指令自動流轉至合規審查模塊，通過後進入回測執行引擎。
    機房陷入短暫沉默。
    “它自己做的決定。”張遠低聲說，聲音裏帶著一絲震動。
    李陽盯著流程圖，發現整個過程沒有一處需要人工幹預。從數據感知到策略生成，再到風險複核，所有環節均由係統內部協調完成。“這不是自動化執行，”他說，“這是自主判斷。”
    陳帆沒有回應。他調出另一個界麵，屏幕上逐條列出他過去三年積累的操作原則。這些規則最初散落在各個子係統的注釋裏，後來被他整理成文檔，作為團隊內部的行為守則。現在，他要將它們嵌入AI的底層邏輯。
    第一條：禁止參與任何涉嫌內幕交易的關聯操作。
    第二條：禁止在無實質基本麵支撐的情況下推高資產價格。
    第三條：禁止使用杠杆超出本金安全邊際……
    一共三十七條。
    他一條條確認，每輸入一條，係統都會進行一次完整性校驗。當最後一條寫入完畢時，彈窗提示：“倫理框架已鎖定，不可繞行。”
    “這東西以後不會聽我們的命令了。”張遠靠在椅背上，“它會按自己的邏輯做事。”
    “隻要邏輯是對的。”陳帆按下最終確認鍵。
    係統日誌更新：**AI決策引擎V1.0正式激活，首輪回測周期：2001年1月—2001年12月，初始資金池：5000萬元（虛擬）**。
    接下來的幾分鍾，三人誰都沒動。
    大屏上，推演進度條緩緩推進。第一季度，係統在科技股暴跌初期保持觀望，直到估值進入合理區間才逐步吸納優質標的；第二季度，當市場情緒再度升溫時，它提前減倉，並轉入債券與黃金對衝組合；第三季度，麵對政策轉向信號，它捕捉到基建投資預期，小幅加倉周期類資產……
    最終結果跳出：年度收益率47.3%，最大回撤12.1%，相較同期人工策略高出21.7個百分點。
    “我們造了個怪物。”張遠忽然笑了。
    李陽搖頭：“不是怪物。是規矩的守夜人。”
    陳帆站起身，走向主服務器陣列。指示燈規律閃爍，映在他眼中，像某種穩定的律動。他伸手觸碰機櫃外殼，溫度適中，運行平穩。
    “它不會貪婪，也不會恐懼。”他說，“它隻認規則。”
    李陽重新打開監控界麵，發現AI已完成首輪推演，正自動載入第二輪測試場景——2003年非典期間的市場震蕩。新的數據流已經開始流動，決策鏈條再次啟動。
    “要不要加一條？”張遠忽然開口，“禁止係統自行擴展倫理框架。”
    陳帆回頭看了他一眼。
    “它可以遵守規則，但不能改寫規則。”張遠解釋，“萬一它覺得某些禁令‘效率低下’，自己刪了呢？”
    李陽立刻調出權限管理模塊，新增一項硬性限製：**核心倫理代碼僅支持讀取與驗證，禁止任何形式的寫入或覆蓋操作**。簽名密鑰獨立存儲，需三人同時授權方可變更。
    “加上了。”他說，“現在它連自己都不能改。”
    陳帆點頭，目光回到大屏。新一輪推演已進入第四個月，AI在醫藥股異動中捕捉到供應鏈擾動信號，隨即生成一份跨品種套利方案，並附帶詳細的風控拆解步驟。
    整個過程流暢自然，沒有任何遲滯。
    “以前是我們教它怎麽看市場。”李陽輕聲說，“現在是它在告訴我們該怎麽想。”
    張遠盯著收益曲線，忽然意識到什麽：“如果我們有一天做錯了，它會不會糾正我們？”
    陳帆沒有回答。他注視著屏幕上不斷滾動的數據，看著那個由他們親手構建的係統，一步步脫離原始腳本，走向真正的自主。
    就在此時，終端傳來一聲輕微提示音。
    AI在完成本輪推演後，自動生成了一份總結報告。標題是：《關於當前全球科技股估值體係的風險重估》。內容包含七項具體結論，其中第六條特別標注：“建議暫停一切基於用戶增長幻想的高溢價投資行為，曆史數據顯示此類資產平均崩塌時間為14.6個月。”
    報告末尾，有一行小字：**本建議基於現有數據推導，不構成對人類決策的強製要求**。
    “它知道自己是誰。”李陽說。
    陳帆終於開口：“它知道界限在哪。”
    三人靜立原地，無人離開崗位。服務器持續運轉，冷卻風扇發出均勻聲響，空氣中彌漫著電子元件工作時特有的微溫氣息。
    大屏左側，新一批外部數據正在導入。納斯達克實時行情顯示，某家雲計算初創企業剛剛發布財報，營收增速低於預期，但管理層仍宣稱“處於爆發前夜”。
    AI決策引擎的感知模塊立即捕捉到文本語氣偏差。五秒後，分析層啟動交叉驗證程序，調用過去五年類似案例庫進行模式比對。
    屏幕右下角彈出一條待處理任務：**是否啟動深度輿情追蹤？**
    陳帆的手指懸停在確認鍵上方。