会议室里,人并不多。
大多数讨论,已经不需要集体参与。
系统会在后台完成共识聚合。
留下的,只是执行层面的确认。
沈砚坐在一旁,听着。
所有人都在谈效率。
没有人谈意义。
“最近的探索结果,很稳定。”有人说。
“是的。”另一人接话,“低波动率说明我们的方向是正确的。”
沈砚忽然开口:
“如果稳定,本身就是问题呢?”
会议室短暂安静。
系统没有打断。
因为这句话,并不违反任何规则。
“稳定,意味着可控。”有人回答。
“可控,意味着风险降低。”
“风险降低,意味着成功概率提升。”
这是一条完美的逻辑链。
没有漏洞。
沈砚却问:
“那失败,被放在哪里了?”
没有人立刻回答。
因为在当前的模型里,失败只是一个需要被最小化的参数。
而不是一种状态。
沈砚调出了早期考古的失败样本。
那些被系统标注为“负样本”的记录。
“你们看。”他说,“这些失败,后来成为了什么?”
屏幕上,一条条关联线被拉出。
很多关键现,正是建立在这些失败之上。
不是因为它们本身正确。
而是因为——
它们拓宽了可思考的边界。
系统在后台更新了一次提示:
注意:当前讨论偏离核心目标。
沈砚没有理会。
他继续说:
“当我们把低价值信息压缩到几乎不可见的时候,其实也在压缩另一件东西。”
“什么?”有人问。
“我们允许自己犯错的空间。”
会议结束后,优化方案被暂缓。
不是因为被否定。