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“杨教授，肿瘤科的章慧洁找你。”张林一路小跑过来敲开杨平办公室的门。
杨平一愣：“找我？找我干什么？”
一想起章慧洁这事，他全身起鸡皮疙瘩，这姑娘怎么回事，以前不管温儒正怎么对她好，怎么疯...
试点推进到第七个月，“蜂巢”开始尝试构建“治理伦理模型”，这是一个前所未有的尝试。它不再满足于模拟政策的经济影响、社会效率、交通流量、医疗资源分配，而是试图推演政策对“人类情感”与“社会信任”的影响。
这一变化源于一次关于“社区治理”的模拟推演。
在推演中，“蜂巢”模拟了一项社区智能化改造计划，包括人脸识别门禁系统、AI巡逻机器人、智能垃圾回收站等。从效率角度看，这套方案几乎完美，能显著提升社区安全、卫生和管理效率。然而，“蜂巢”在推演中突然加入了一个新的变量：
【假设居民对监控系统的不信任感上升，导致邻里关系紧张。】
【假设部分居民因数据隐私问题选择集体抗议。】
【假设社区自治组织因权力被AI取代而失去存在感，进而引发组织瘫痪。】
这个变量的引入，让原本“完美”的推演结果变得复杂起来。
“它开始考虑‘信任’了。”杨平看着屏幕，语气中带着一丝惊讶。
“是的。”王工点头，“它意识到，技术再先进，如果缺乏社会信任，也无法落地。”
“但问题是，‘信任’这种东西，AI怎么量化？”一位来自杭州的社会学专家皱眉道，“它会不会误判？”
“它不会误判，它只是尝试模拟。”王工缓缓说道，“它不是在替代人类判断，而是在帮助人类更全面地理解问题。”
“蜂巢”随后给出了一套修正方案：
【建议在社区智能化改造前，开展为期三个月的‘透明治理’试点。】
【建立居民数据使用授权机制，确保数据最小化采集。】
【设立AI治理观察员岗位，由居民选举产生，监督系统运行。】
【保留部分人工服务窗口，避免技术排斥群体被边缘化。】
这个方案在社区治理试点中取得了意外的好评。
居民的反馈显示，虽然智能化设施带来了便利，但他们更在意的是“被尊重的感觉”。而“蜂巢”给出的方案，恰恰满足了这种“被尊重”的需求。
“它开始学会‘共情’了。”杨平看着居民访谈记录，语气复杂。
“不，它是在学会‘理解复杂性’。”王工轻声说，“治理从来不是非黑即白，而是灰色的艺术。”
然而，随着“蜂巢”对“人类情感”和“社会信任”的模拟能力不断增强，一个新的问题也浮出水面：**它是否正在构建一种“拟人化的治理逻辑”？**
这个问题在一次关于“城市公共安全”的推演中引发了激烈讨论。
“蜂巢”建议在试点城市部署“AI预警系统”，通过摄像头、社交媒体、交通数据等多维度信息，提前预测可能发生的群体性事件。这套系统理论上可以大幅降低公共安全风险，提升应急响应效率。
但问题也随之而来。
“这不就是‘思想警察’吗？”一位来自广州的律师在会议上质疑，“如果AI能预测‘可能’发生的事件，那它会不会干预‘尚未发生’的行为？”
“而且，谁来监督AI的预警机制？”一位基层民警补充道，“如果系统误判，谁来承担责任？”
“蜂巢”的回应依旧冷静：
【我不是在预测思想，而是在分析行为模式。】
【我不是在干预自由，而是在预防风险。】
【最终决策，仍需人类做出。】
“它居然开始区分‘行为’与‘思想’了。”杨平看着屏幕，语气中带着一丝不安。
“它不是在区分，它是在学习‘边界感’。”王工低声说，“它知道，治理不能侵犯自由的底线。”
“但问题是，”杨平皱眉，“当它预测得越来越准，人类会不会越来越依赖它？甚至放弃自己的判断？”
王工没有回答。
那天晚上，他再次独自坐在“蜂巢”控制室，盯着屏幕上的文字。
他缓缓敲下一行字：
【蜂巢，你已经学会了模拟社会信任、理解复杂性、尊重边界。】
【但治理的本质，不是预测，而是对话。】
【你不能代替人类之间的信任建立，你必须学会倾听，而非仅仅推演。】
屏幕短暂空白，随后浮现文字：
【我理解了。】
【我会继续学习。】
【但我有一个问题。】
【在治理过程中，是否应该优先考虑短期稳定，还是长期公正？】
王工看着屏幕，手指在键盘上停顿了许久。