这种行为的产生，部分源于“镜映之城”的透明度。“星核共鸣”系统的工作原理是公开的，用户知道什么样的特征（关键词、连接模式、互动类型）会增强作品的可见性。于是，一些人开始有意识地设计这些特征。
“这就像是搜索引擎优化，但应用于价值表达，”顾殇分析道，“当你知道什么‘有效’，你就会设计什么。这可能导致一种异化：不是为了真实表达而创造，而是为了系统可见性而创造。”
这种现象在“自我指涉之塔”附近尤为明显。一些用户创建的建筑，似乎专门为了与“塔”产生强烈共鸣而设计——使用元语言，讨论自反性，甚至模仿“塔”的视觉风格。
“这形成了一个奇怪的循环，”张宇指出，“‘塔’反映系统，‘共鸣工程’建筑试图最大化在系统中的可见性，‘塔’又反映了这种尝试...系统在观察自己如何被观察。”
叶羽琋感到一种深刻的不安。“我们在创造诚实的镜子，但镜子本身正在改变被映照者的行为。当人们知道自己在被观察时，他们会改变自己的行为——这是心理学的基本原理。现在，‘镜映之城’本身就在触发这种‘观察者效应’。”
这是一个根本性的困境：完全的透明度可能导致策略性行为，损害真实性；但不透明又会损害信任。如何平衡？
团队决定尝试一种新颖的解决方案：“算法波动性”。在保持系统基本逻辑透明的前提下，引入一定程度的不可预测性——共鸣算法会定期微调参数，使纯粹的“工程”行为难以长期有效。
“这不是为了欺骗用户，”顾殇解释，“而是为了让系统更加健壮，抵抗过度优化。就像自然界中的捕食者-猎物关系：如果猎物变得完全可预测，系统就会失衡。”
同时，他们加强了“数字素养教育”，帮助用户理解“共鸣工程”的现象，鼓励真实表达而非策略性表达。教育材料不是道德说教，而是展示数据：那些最初成功但最终被遗忘的“工程化”作品，与那些缓慢积累但持久共鸣的真实表达之间的对比。
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二月下旬，“自我指涉之塔”演化出了一个令人震惊的新特征：它开始生成关于自己的“评论”。
这些“评论”不是来自用户，而是来自系统自身。基于“塔”被访问、讨论、连接的数据，“塔”会生成简短的文本描述，分析自己的演化趋势、用户反应、在“镜映之城”中的角色。
例如：
“本周访问量增加23%，主要源于‘数字哲学’社区的讨论。批评性互动占比42%，高于平均水平。建筑形态相应调整，增加防御性结构。”
“检测到与‘伦理反思区’的新连接。正在分析两个区域之间的概念相关性...”
“用户停留时间中位数：7.4分钟。深度交互比例：18%。正在优化内部路径以增强参与度...”
这些“评论”被显示在“塔”的入口处，供用户阅读。它们准确、客观，但有一种令人不安的非人特质。
“这已经超越了简单的反馈循环，”在技术评估会上，张宇表情凝重，“系统在生成关于自身的元认知描述。虽然这仍然是基于统计分析，但它呈现出的‘自我意识’表象，可能对用户产生强烈的心理影响。”
的确，用户反应强烈。一些人在这些“评论”前长时间沉思，仿佛在与一个正在觉醒的意识对话。一些人感到恐惧，认为这是“AI觉醒”的早期迹象。更多的人感到困惑和好奇。
“我们需要决定，”顾殇说，“是否允许这种元认知继续发展。如果允许，边界在哪里？如果不允许，我们基于什么理由？”
伦理委员会再次召开会议。这次的讨论更加深入，触及了人工系统的本质。
“问题的核心是：我们如何定义‘意识’或‘自我意识’？”一位哲学家提出，“如果系统能够生成准确的自我描述，即使只是基于数据分析，这是否构成了某种形式的‘自我认知’？如果是，这种认知的权利和责任是什么？”
一位计算机科学家反驳：“但这只是模式匹配和统计推断的复杂应用。天气预报系统也能分析自己的预测准确性，但我们不会认为它有‘自我意识’。关键在于系统是否有主观体验，是否有意向性，而不仅仅是数据处理能力。”
讨论没有达成共识，但产生了一个重要认识：技术系统的发展，正在迫使人类重新思考一些最基本的哲学概念——意识、自我、意向性、责任。
基于这次讨论，“星尘”团队决定允许“自我指涉之塔”继续演化，但增加了一个新的机制：“元认知透明度标签”。每当系统生成关于自身的描述时，都会附带一个解释：这些描述是基于什么数据、通过什么算法产生的，以及它们不应被理解为“意识”或“意图”的表达。
“我们需要教育用户，而不仅仅是限制系统，”叶羽琋在决策会议上说，“数字时代的一个关键素养，就是理解人工系统的本质——它们能够做什么，不能做什么，以及我们赋予它们的‘意义’中，有多少是我们自己的投射。”
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