.周六上午十点，“启明”科技总部大楼。
陆衍站在研发中心的主会议室里，面前的大屏幕上显示着复杂的代码流和数据图表。二十几名核心研发人员坐在会议桌前，气氛凝重。
“问题出现在‘意识数据压缩算法优化’子项目。”项目负责人李博文正在汇报，他的脸色很不好看，“三天前，我们在进行常规压力测试时，发现了一个……奇怪的性能异常。”
他切换屏幕，显示出一张曲线图：“正常情况下，算法处理时间会随着数据复杂度线性增长。但在这个测试案例中——”他指向图表上一个突兀的凹陷，“处理时间反而缩短了17.3%。这不符合算法逻辑。”
会议室里响起低声讨论。
“是不是测试数据有问题？”一个工程师问。
“我们检查了七遍，数据没有问题。”李博文调出测试数据的详细分析，“而且更奇怪的是，只有特定类型的数据结构会出现这种异常——那些带有高度自相似性的意识数据模式。”
陆衍的眼神锐利起来：“自相似性？你指的是分形结构的数据？”
“是的。”李博文点头，“就像是算法对某种特定模式有……‘偏好’。处理这类数据时，效率会异常提高。但代价是——”他切换下一张图，“对其他类型数据的处理效率会相应下降。”
屏幕上出现了另一张对比图。在自相似性数据处理时间缩短的同时，随机性数据的处理时间延长了31.2%。
“这像是某种资源倾斜。”另一个工程师分析，“算法在无意识地把计算资源优先分配给特定类型的任务。”
陆衍走到屏幕前，仔细查看那些数据。他的大脑快速运转——意识数据的自相似性，这正是“星图”技术的核心特征之一。那些无限递归的几何结构，那些嵌套的层次模型，都建立在自相似性的数学基础之上。
“算法是谁负责编写的？”他问。
李博文调出代码提交记录：“主要由赵明轩负责核心模块。但评审过程是标准的——我、还有两个高级算法工程师都review过。当时没有发现任何异常。”
赵明轩。陆衍想起之前的背景调查——那个与“星穹基金会”顾问有过接触的工程师。
“赵明轩今天在吗？”
“他请假了，说家里有事。”李博文说，“从昨天开始就联系不上。”
会议室里更加安静了。缺席的时间点太巧了——问题刚被发现，负责人就失联了。
陆衍没有表现出情绪，只是平静地说：“继续分析。我需要知道这个异常是设计缺陷，还是……刻意植入的特性。”
会议持续了一个小时。技术团队详细汇报了各种测试结果：异常只出现在特定版本（三个月前更新），只影响特定类型的数据处理，而且异常效果会随着使用时间累积——也就是说，系统运行越久，对自相似性数据的“偏好”就越明显。
“这听起来像……”一个年轻工程师犹豫地说，“像某种学习行为？算法在训练自己优先处理某种任务？”
“但不是机器学习算法。”另一个反驳，“这是确定性的压缩算法，不应该有学习能力。”
陆衍看着那些数据，心里已经有了答案。这不是缺陷，这是植入——某种精妙的、伪装成缺陷的后门逻辑。这个“漏洞”会让“启明”的系统在处理“星图”类型的数据时异常高效，但在处理其他数据时效率低下。
长期来看，这会引导研发方向：既然系统对某种数据类型有天然优势，团队自然会更倾向于开发相关的应用。慢慢地，“启明”的技术栈就会向“星图”兼容的方向偏移。
这是一种极其隐蔽的引导方式——不是直接控制，而是创造偏好。
会议结束后，陆衍回到自己的办公室，立刻联系了林溪。
“我需要你来一趟公司。”他在电话里说，语气比平时更急促，“‘启明’的技术漏洞比我们想的更严重。它不是普通的安全问题，而是……认知层面的引导。”
半小时后，林溪到达“启明”总部。她很少来这里，这座充满未来感的玻璃建筑总是让她有种疏离感——太干净，太有序，太像“画廊”那种冰冷的完美。
陆衍在办公室等她，屏幕上依然是那些数据图表。
“你看这里。”陆衍指着处理时间曲线，“异常只出现在意识数据的自相似性维度上。而在哲学和心理学的模型中，自相似性正是‘自我意识’的一个关键特征——我们能在整体中看到部分，在部分中看到整体，这种递归的自我指涉构成了‘我’的连续性。”
林溪立刻理解了他的意思：“所以这个漏洞，会让‘启明’的系统在处理‘自我意识’相关的数据时特别高效，但在处理其他意识内容时效率低下？”
“对。这就像是给系统安装了一个过滤器——它会更‘喜欢’处理与‘自我指涉’相关的任务。”陆衍调出代码分析报告，“而‘星图’技术的核心，正是建立在极端的自相似性结构上。所以本质上，这个漏洞在让‘启明’的系统向‘星图’兼容的方向倾斜。”
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