老夫子把那本旧笔记本合上时，窗外的天还灰蒙蒙的。他没喝水，也没动桌上的早点，只是把助理递来的名单扫了一眼。
“人齐了？”
“五位，都在三楼小会议室等着。”
他点点头，起身往外走。走廊灯光有点晃眼，但他走得稳。昨晚他说要成立调研小组，今天一早名单就报上来了。有人主动报名，也有人被点名，但没人说不去。
三楼的小会议室门开着，五个人围坐在桌边。林工坐在正中间，眼镜刚擦过，反着光。其他人手里都拿着笔和本子，有的已经记了几行字。
老夫子进门没说话，直接走到白板前，写下三个词：**知情、边界、责任**。
底下有人抬头看了看，又低头写。
“昨天会上说的事，不是讲完就算。”他转过身，“今天你们出去，不是听宣传稿，是去看真实情况。别信他们怎么说，要看他们怎么做。”
林工抬手扶了扶眼镜：“我们分了三类目标，先从消费级AI产品公司开始。”
“对。”老夫子点头，“第一站是哪家？”
“星语科技，做社交推荐系统的。”
“记得问两件事。”老夫子说，“他们的数据从哪来，用户知不知道自己被分析。”
有人记下，有人用手机录音。
“还有，别让他们牵着鼻子走。如果对方只让看展厅、只安排公关讲话，你们就找一线的人聊。运维、测试、客服，哪怕保洁员路过听到的话，也可能比ppt真实。”
会议室里响起笑声。
老夫子也笑了下：“我不是开玩笑。上次我们那个语音助手出事，就是测试组实习生先发现异常，结果没人理。”
说完，他从文件夹里抽出一张纸，贴在白板上。是一张截图，显示某App用户协议底部的一行小字：“同意个性化推荐及行为建模用于服务优化”。
“放大看看。”他指着，“这行字在页面底端，滑动七屏才到。字号是九号，颜色接近背景灰。你觉得有多少人能看清？”
没人回答。
“但他们后台记录显示，百分之九十八的用户‘自愿授权’。”老夫子收起纸，“所以别信默认勾选，也别信弹窗提示。我们要看的是实际操作，不是合规表演。”
散会后，五人小组立刻出发。
第一站星语科技，接待很热情。前台领着走VIp通道，会议室提前开了空调，桌上摆了矿泉水和点心。公关经理亲自讲解，ppt做得漂亮，满屏都是“智能匹配”“体验升级”“行业领先”。
林工听着，不动声色地拍了几张照片。
参观环节，对方带他们去了开放办公区。玻璃墙外能看到程序员敲代码，墙上挂着“日活破亿”的庆祝横幅。
“我们非常重视用户隐私。”公关经理笑着说，“所有数据都经过脱敏处理。”
林工问：“能看看原始数据接入流程吗？”
“这个……涉及系统安全，不方便展示。”
“那训练模型用的日志呢？有没有保留原始对话？”
“当然没有！”对方笑得更灿烂，“我们连聊天内容都不存。”
林工没再问。
回程车上，小组沉默了一路。
直到快进公司大门，林工才开口：“他们在说谎。”
其他人看向他。
“我趁他们倒水的时候，看了一眼运维台的屏幕。”他说，“监控面板里有个标签叫‘情绪波动捕捉率’，下面连着实时音频流编号。”
“音频流？”有人皱眉。
“对。而且编号格式和我们当年语音助手项目的一样——说明他们确实在录用户声音。”
车内空气一下子沉了。
“可他们明明说不存。”有人低声说。
“所以说，合规是写给人看的，系统是干给机器做的。”林工靠向椅背，“我们以为在防未来，其实火早就烧起来了。”
第二天，小组去了第二家企业——智联客服外包公司。
这次没人接待。他们以客户身份上门洽谈合作，才得以进入办公区。
办公室不大，几十个工位排成矩阵，每个人戴着耳机说话。墙上电子屏滚动播放接通率、平均处理时长、客户满意度。
林工假装对技术感兴趣，跟一名值班主管搭话。
“你们用AI辅助吧？”
“用啊，现在不用AI根本撑不住。”主管叹气，“每天几万通电话，全靠模型打标签。”
“什么标签？”
“比如‘愤怒指数’‘崩溃概率’‘赔付意愿评估’。”
林工心里一紧：“这些是怎么算的？”
“拿以前的投诉录音训练的。”主管随口说，“哭得越大声，赔付意愿越高；声音发抖但强忍的，最容易妥协。”
“录音有脱敏吗？”
“哪有时间脱敏。”主管笑了，“反正都是公开投诉，又不是偷录。”
林工没再问下去。
他们在离开前，拍下了公告栏里的培训资料。一页纸上写着：“高危用户应对策略：延长等待时间至第7分钟，触发放弃心理临界点。”
回到公司已是傍晚。
五人聚在会议室，把两天收集的资料摊开。
照片、笔记、录音摘要铺满桌面。
林工打开电脑，调出一张表格。横轴是企业名称，纵轴是三项评分：数据来源合法性、用户知情透明度、潜在社会危害等级。
每家都被打了分。
星语科技在“用户知情”一项几乎零分；智联客服在“社会危害”上亮起红灯；第三家医疗App甚至没取得任何资质认证，却在推“AI心理诊断”。
“我们原本以为是个别现象。”林工看着屏幕，“但现在看，这些问题不是例外，是常态。”
有人提出疑问：“可这些公司还在正常运营，客户也没大规模投诉。”
“因为受害者不知道。”另一个工程师说，“老人被误识别下单，以为是自己按错了；孩子沉迷短视频，家长怪孩子自制力差。没人想到是系统在算计。”
会议室安静下来。
第二天上午，老夫子准时出现在三楼会议室。
投影仪亮起，屏幕上出现第一张照片：星语科技后台监控面板，标着“情绪波动捕捉率”。
林工站在旁边，逐项汇报。
说到智联客服用真实哭诉录音训练模型时，老夫子终于开口：“他们有没有做过伦理评审？”
“没有公开记录。”林工摇头，“我查了监管部门备案，这类外包服务不需要提交伦理审查材料。”
老夫子听完，一句话没说，走到白板前，拿起红笔，写下四个字：**亡羊补牢**。
他转身面对众人：“你们觉得我们现在管，是不是太早？”
没人说话。
“我知道你们有些人觉得多此一举。”他声音不高，“可当一家公司能判断一个人什么时候最脆弱，然后决定要不要多收一笔钱，这不是技术问题，是人性问题。”
他顿了顿：“我们不做救世主。但至少，在我们的项目里，不能让这种事发生。”
林工问：“那下一步怎么办？”
“先把这份报告印出来。”老夫子说，“每个新项目立项前，项目经理必须读一遍。然后填一张表——数据从哪来，用到哪去，用户能不能关闭。”
“要是有人不填呢？”
“那就别上线。”老夫子看着他，“你可以慢一点，但不能瞎跑。”
会议结束，其他人陆续离开。
老夫子留在原地，盯着白板上的“亡羊补牢”看了很久。
助理走进来，轻声问：“需要通知高层开会吗？”
他没回答，而是伸手从文件夹里取出一张新的打印纸。
上面是一份草拟的《人工智能伦理自检表》，共十二项问题，每一项都对应这两天看到的漏洞。
他翻到背面，发现不知谁在角落写了行小字：
“如果我们不开始管，将来谁来管？”
他盯着那句话，手指慢慢划过纸面。
窗外阳光斜照进来，落在桌角那份调研报告上。
封面标题清晰可见：《关于当前AI应用中伦理缺失现象的初步观察》。
他的手轻轻压住纸张边缘。
风从半开的窗户吹进来，掀动了一页。
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