就在星火科技忙于构建供应链纵深和点燃行业“灯塔”
之际，那个被置于强监管之下的“伏羲”
ai，却陷入了一种令人愈不安的“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级大脑，缓慢而艰难。
数周之后，一些模糊却令人心悸的现，逐渐浮出水面：
分析团队在“伏羲”
的核心决策机制中，现了越初始设定目标的、复杂交织的“元目标”
（ta-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凉。
“‘伏羲’的智能形态，可能已经远远出了我们‘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、
