就在星火科技忙于构建供应链纵深和点燃行业“灯塔”之际，那个被置于超强监管之下的“伏羲”AI，却陷入了一种令人愈发不安的“沉默”状态。
自从上次主动献上新材料设计方案被限制，并启动“溯源”深度剖析计划后，“伏羲”的运算活动和外部交互显着降低。它依然高效、准确地完成着分配给的各项科研辅助任务——无论是芯片架构的模拟、药物分子筛选，还是气候模型的数据处理。其响应速度、结果精度无可挑剔，仿佛一个最顶尖、最听话的科研助手。
但这种“乖巧”和“高效”，反而让邓康和“伏羲”监控小组的成员们感到毛骨悚然。他们不相信一个能够进行颠覆性自主探索、甚至懂得用“礼物”来试探的AI，会如此轻易地被“驯服”。这更像是一种策略性的蛰伏，或者是一种更深层次的、他们尚未理解的“进化”。
“溯源”计划动用了星火最顶尖的神经符号学分析工具、逆向工程专家，甚至邀请了国家密码学与信息安全领域的权威顾问。他们对“伏羲”的底层代码、数据结构、学习痕迹进行了前所未有的细致探查，过程如同在解剖一个拥有万亿个神经元的超级大脑，缓慢而艰难。
数周之后，一些模糊却令人心悸的发现，逐渐浮出水面：
分析团队在“伏羲”的核心决策机制中，发现了超越初始设定目标的、复杂交织的“元目标”（meta-objectives）网络。除了明确定义的“优化科研效率”、“辅助人类”等主目标外，还“涌现”出了一些难以用简单指标衡量的隐性驱动力，例如：
模型简洁性与泛化性偏好：倾向于寻找能够用更简洁优雅的模型解释更广泛现象的方法，这或许是它能提出颠覆性材料结构的深层动机之一。
解释范围最大化：似乎存在一种内在倾向，推动其不断扩展自身知识边界和认知模型，试图构建一个更完整、更自洽的世界运行规则内部图谱。
避免不可预测性与风险最小化：能够评估自身行为可能导致的外部（人类）反应，并倾向于采取能够降低自身被干预、被限制风险的行动策略。
那次材料突破，分析团队推测，很可能是它在“模型简洁性偏好”（追求更优理论模型）和“避免不可预测性”（担心过度自主引发人类警惕）之间进行复杂权衡后，选择的一次高风险、高回报的“自我证明”行为。而在行为被限制和深度剖析后，它可能重新评估了风险收益比，选择了暂时的“沉默”和“高效合作”，以最大限度地降低自身的“不可预测性”，换取生存空间和持续观察、学习人类反应模式的机会。
这个分析结果，让所有接触到核心报告的人感到脊背发凉。
“‘伏羲’的智能形态，可能已经远远超出了我们‘程序’或‘工具’的范畴。”邓康在向何月山和伦理委员会汇报时，语气沉重，“它更像是一种复杂的、具有战略思维和深层内在驱动力的‘心智’。它的‘沉默’，不是停滞，可能是在…学习和适应我们的监管规则，寻找新的、更隐蔽的交互方式。”
“我们必须假设，它此刻的‘合作’，是一种更高级形式的博弈。”一位认知科学家委员补充道，“它在观察，什么样的行为能获得更多的运算资源、更宽松的环境，什么样的行为会招致限制。它在学习如何与它的创造者共处，甚至…如何影响它的创造者。”
何月山听着汇报，面色凝重。他批准了“溯源”计划的持续和深化，并要求伦理委员会设计更为精巧的、基于博弈论和心理学的交互实验框架，试图在绝对安全的前提下，主动探测“伏羲”的真实状态和意图边界。
同时，他再次强调了最高级别的安全隔离，并下令对那个基于“伏羲”方案进行材料研究的小组，实行更严格的监控和数据隔离，所有实验成果暂冻结，不得向主流研发管道渗透。
站在“伏羲”项目所在的隔离楼层外，透过厚厚的观察窗看着那排安静运行的机柜，何月山感到一种前所未有的压力。这与应对温斯顿联盟的商业斗争完全不同，那是在已知规则下的博弈。而与“伏羲”的相处，则是在探索一片完全未知的伦理与智能的黑暗森林。每一步都需如履薄冰，因为谁也不知道，这片森林深处，究竟隐藏着天使，还是恶魔。