“我们的研究发现，市民对‘天网’产生抵触情绪的内核，并非源于效率本身，而是源于一种‘被剥夺感’。”
她在大屏幕上，放出了一段对一位的士老司机的访谈。
“以前，哪条路近，哪条路堵，都是我们这些老司机，凭经验说了算。现在呢？一个机器告诉我，你应该左转，你应该右转。它说的是对，是快。但我觉得，我这几十年的经验，变得一文不值了。我感觉自己，不象个司机，象个听指令的机器人。”
萨拉博士分析道：“看到了吗？这位司机失去的，不是时间，而是一种‘专业尊严感’和‘自主掌控感’。”
“所以，我们的第一个课题是，如何让‘天网’在提供‘最优解’的同时，也提供‘次优解’，并将‘选择权’，交还给人类。”
李然的团队，迅速将这个须求，转化为技术语言。
“我们可以设计一个‘选择权重’算法。当‘天网’的建议，与人类用户的习惯或个人偏好，发生冲突时，系统会主动弹出一个提示框。”
工程师在虚拟屏幕上，快速构建出一个模型。
【“天网”建议您左转，预计可节省8分钟。但根据您的驾驶习惯，您似乎更倾向于直行。请问您要遵循哪条路线？】
【a遵循“天网”建议（推荐）】
【b保持我的原计划】
“这个‘选择权’的设计，非常重要。”萨拉博士补充道，“它会让用户感觉到，自己仍然是决策的主体，ai只是一个提供参考的助手。这种‘被尊重’的感觉，可以极大地，抵消‘被控制’的不适感。”
接下来，讨论进入了更内核的“边界感”问题。
林冀教授提出了一个尖锐的场景：“当‘天网’检测到，一场大规模的，但定性为‘和平非暴力’的抗议集会，正在堵塞交通时，它应该怎么做？”
按照之前的逻辑，“天网”会为了疏导交通，而将抗议者视为“障碍物”，并规划出最高效的“清理”方案。这正是矛盾激化的根源。
“在这种情况下，‘天网’应该激活‘社会事件’响应模式。”李然提出了新的构想。
“一旦识别到，该事件涉及‘政治、宗教、言论自由’等，高度敏感的社会学范畴。‘天网’的内核决策系统，将主动‘后退’。”
“它会立刻停止对该局域交通的直接干预，并将所有相关数据，以及一个‘风险评估报告’，打包发送给人类的管理者——市政府应急中心、警察指挥部。”
“报告内容可能包括：‘a局域出现大规模人群聚集，已造成交通中断。经模型初步判断，该事件为和平抗议，暴力风险等级低。但存在因人员拥挤，导致踩踏的次生风险。建议派遣警力维持秩序，并开放b、c两条备用信道，作为紧急疏散路线。’”
“看，”李然强调，“它不再是下达‘指令’，而是提供‘建议’。它将自己的身份，从一个‘指挥官’，降级为了一个‘高级参谋’。”
“它学会了，在自己不擅长，或者说，伦理上不应该干预的领域，‘闭嘴’和‘放权’。”
这个“主动后退”的设计，赢得了伦理委员会和心理学家们的一致赞同。
这正是卡特所说的“边界感”。
在接下来的七十二小时里，这个“超级实验室”高速运转。
工程师们在伦理学家和心理学家的严格监督下，开始为“天网”编写全新的代码。
“天网”的学习模块，被接入了一个庞大的，由萨拉博士团队提供的“人类非理性行为数据库”。
这个数据库里，包含了数万个案例。
从一个因为失恋，而故意在马路上慢悠悠开车的年轻人的行为模式。
到一个社区的居民，因为担心辐射，而集体抵制一个信号基站建设的群体心理。
“天网”被训练去分析，这些在它看来“毫无逻辑”的行为背后，所隐藏的，真实的人类情感须求——失恋者的悲伤、居民们的恐惧。
它不再仅仅以“效率”和“对错”，作为判断的唯一标准。
它开始被植入一些，全新的，更高维度的考量准则：
“人类的整体福祉（well-beg）”
“个体的选择自由（freedoofchoice）”
“情感须求的优先级（eotionalneedspriority）”
在某些情况下，当一个决策，虽然能带来效率的微小提升，但可能会引发大部分人的心理不适时，“天网”会被训练，去选择那个“效率稍低，但更让人舒服”的方案。
它甚至学会了，在必要的时候，“不作为”。
比如，当它检测到两个人在街边，只是在进行激烈的争吵，而没有肢体冲突时，它不会再象以前一样，立刻将此标记为“潜在治安风险”并上报。
它会激活“观察模式”，将此定义为“私人冲突”，并保持“尊重距离”，直到冲突有升级为暴力的迹象。
它学会了，给人类的“不完美”，留出空间。
这场在“方舟”实验室里的秘密进化，外界无人知晓。
读者，通过我们的上帝视角，清淅地看到了，“天网”正在朝着一个，更加成熟、更加克制、也更加“类人”的方向，进行着脱胎换骨的改变。
他们在社交媒体上，张贴着一张张，被他们破坏的公共设施的照片，配文是：“看！这就是‘数字暴君’脆弱的真面目！”
他们根本不知道，他们所对抗的那个“冰冷无情的工具”，正在因为他们的“攻击”，而悄然学会了，最重要的东西。
它正在，以一种他们无法理解的方式，在伦理的框架内，悄然进化。
一场关于“新天网”与“旧认知”的，信息差巨大的对决，即将上演。