委员会为此召开了紧急扩大会议，参与者包括神经多样性顾问、研究人员、家长代表，以及“青澄”公司的管理团队。争论持续了六个小时。
公司CEO从商业角度分析：“收购能加速技术推广，让更多患者受益。我们可以用这笔钱资助更多非营利性研究。”
莱克用文字输入：“但如果技术变成商业产品，定价会不会让贫穷的人用不起？那些最需要被理解的人，会不会因为付不起钱而被排除在外？”
一位神经多样性艺术家说：“更重要的是，技术脱离了我们的社区，还会保持现在的伦理敏感度吗？商业公司会像我们这样，每次升级都邀请我们来评审吗？”
一位家长代表哽咽：“我孩子就是靠这个技术躲过了可能毁掉他天赋的手术。这不是商品，这是救命的东西。不能只卖给有钱人。”
委员会最终达成共识：拒绝收购，但开放技术授权。授权协议中包含了强制性条款：1. 任何基于该技术的商业产品，必须提供免费或补贴版本给低收入患者；2. 产品的重要更新需接受社区伦理委员会的评审；3. 销售收入的5%必须返还给档案馆，用于支持社区自治研究。
协议被法律顾问称为“史上最苛刻的授权条款”，但出人意料的是，三家医疗科技公司最终签署了。其中一家公司的创始人在签署时说：“我们看中的不仅是技术，更是这个技术背后的社区信任。在这个数据隐私和伦理问题日益敏感的时代，拥有一个真正由用户参与设计和监督的技术，是无可替代的竞争优势。”
展叶的过程遇到了商业风雨，但叶片没有蜷缩，反而在压力下伸展出了更清晰的脉络——那些脉络名叫“普惠准入”、“社区监管”、“利益回馈”。它们定义了这片叶子将如何进行光合作用：不是为了单一公司的利润最大化，而是为了整个生态的健康生长。
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周启明实验室管理的“多样性实验基金”第一批资助项目公布，其中最引人注目的，是一个名为“对抗性经验训练”的AI项目。项目目标不是让AI更精准，而是让AI学会识别“什么时候该不相信自己的判断”。
项目灵感直接来自苏芮的经验卡片系统。研究团队收集了历史上数百个“人类专家正确而AI误判”的案例，涵盖机械故障、医疗诊断、金融风险、甚至艺术品真伪鉴定。他们发现，这些案例往往共享一些特征：数据质量看似良好但存在隐性偏差、问题语境超出了训练数据的覆盖范围、或者涉及多个领域的复杂耦合。
“现在的AI会在‘不确定’时给出低置信度，”“蓝核”的AI专家在项目启动会上解释，“但‘对抗性经验训练’要教AI识别一种更微妙的状态：‘看似确定实则危险’。当AI遇到与历史上那些‘人类正确AI错误’案例相似的数据模式时，它会主动提示：‘我的判断可能不可靠，建议引入人类专家经验进行交叉验证。’”
这个项目的首批试点，选在了“蓝核”内部的两个高风险领域：新药临床试验的不良反应预测，和高端制造的产品质量终检。三个月的中期评估显示：系统的绝对准确率没有提升（甚至因为更谨慎而略有下降），但“危险误判”率下降了62%，更重要的是，它显着提升了人类专家对AI建议的信任度——因为他们知道，当AI“心里没底”时，它会老实说出来。
这根从“异质思维保护区”抽出的枝条，展出的第一片叶子是“AI的谦逊”。在追求“更智能”的喧嚣中，它提醒着另一个维度的进化：“更自知”。
但展叶并非一帆风顺。试点项目中，一位资深质量经理公开抱怨：“现在AI动不动就‘建议人工复检’，增加了我的工作量。”项目组没有反驳，而是邀请他参与了一次案例复盘：AI建议复检的一批零件中，人工发现了三个极隐蔽的缺陷，如果流入客户产线，可能导致数百万损失。
“我以前觉得AI要么对要么错，”经理在复盘会后说，“现在明白了，它还能告诉我‘这事我不太有把握，你来看看’。这其实是在帮我降低职业风险——毕竟最终签字的责任人是我，不是它。”
叶片在质疑的风中展开，但一旦展开，就开始为整个体系输送一种新的养分：不是盲目的效率，而是有自知之明的、人机协作的智慧。
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家庭中，陈曦在上海张江科技园建立了自己的实验室。实验室的名字很简单：“连接实验室”。研究方向正如她归国时所设想：文化遗产的物理信息学。
第一个项目是苏州某明清古宅的木结构健康监测。传统方法是定期人工勘查，但陈曦团队部署了一套分布式纳米传感器网络，实时监测梁柱的微应变、木材含水率、以及环境温湿度。数据不仅用于预警，更被她建模为一个“古建筑呼吸节律”的动态系统。
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