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接下来的几分钟，三人谁都没动。
大屏上，推演进度条缓缓推进。第一季度，系统在科技股暴跌初期保持观望，直到估值进入合理区间才逐步吸纳优质标的；第二季度，当市场情绪再度升温时，它提前减仓，并转入债券与黄金对冲组合；第三季度，面对政策转向信号，它捕捉到基建投资预期，小幅加仓周期类资产……
最终结果跳出：年度收益率47.3%，最大回撤12.1%，相较同期人工策略高出21.7个百分点。
“我们造了个怪物。”张远忽然笑了。
李阳摇头：“不是怪物。是规矩的守夜人。”
陈帆站起身，走向主服务器阵列。指示灯规律闪烁，映在他眼中，像某种稳定的律动。他伸手触碰机柜外壳，温度适中，运行平稳。
“它不会贪婪，也不会恐惧。”他说，“它只认规则。”
李阳重新打开监控界面，发现AI已完成首轮推演，正自动载入第二轮测试场景——2003年非典期间的市场震荡。新的数据流已经开始流动，决策链条再次启动。
“要不要加一条？”张远忽然开口，“禁止系统自行扩展伦理框架。”
陈帆回头看了他一眼。
“它可以遵守规则，但不能改写规则。”张远解释，“万一它觉得某些禁令‘效率低下’，自己删了呢？”
李阳立刻调出权限管理模块，新增一项硬性限制：**核心伦理代码仅支持读取与验证，禁止任何形式的写入或覆盖操作**。签名密钥独立存储，需三人同时授权方可变更。
“加上了。”他说，“现在它连自己都不能改。”
陈帆点头，目光回到大屏。新一轮推演已进入第四个月，AI在医药股异动中捕捉到供应链扰动信号，随即生成一份跨品种套利方案，并附带详细的风控拆解步骤。
整个过程流畅自然，没有任何迟滞。
“以前是我们教它怎么看市场。”李阳轻声说，“现在是它在告诉我们该怎么想。”
张远盯着收益曲线，忽然意识到什么：“如果我们有一天做错了，它会不会纠正我们？”
陈帆没有回答。他注视着屏幕上不断滚动的数据，看着那个由他们亲手构建的系统，一步步脱离原始脚本，走向真正的自主。
就在此时，终端传来一声轻微提示音。
AI在完成本轮推演后，自动生成了一份总结报告。标题是：《关于当前全球科技股估值体系的风险重估》。内容包含七项具体结论，其中第六条特别标注：“建议暂停一切基于用户增长幻想的高溢价投资行为，历史数据显示此类资产平均崩塌时间为14.6个月。”
报告末尾，有一行小字：**本建议基于现有数据推导，不构成对人类决策的强制要求**。
“它知道自己是谁。”李阳说。
陈帆终于开口：“它知道界限在哪。”
三人静立原地，无人离开岗位。服务器持续运转，冷却风扇发出均匀声响，空气中弥漫着电子元件工作时特有的微温气息。
大屏左侧，新一批外部数据正在导入。纳斯达克实时行情显示，某家云计算初创企业刚刚发布财报，营收增速低于预期，但管理层仍宣称“处于爆发前夜”。
AI决策引擎的感知模块立即捕捉到文本语气偏差。五秒后，分析层启动交叉验证程序，调用过去五年类似案例库进行模式比对。
屏幕右下角弹出一条待处理任务：**是否启动深度舆情追踪？**
陈帆的手指悬停在确认键上方。
