林知微的週報從一月末開始變成日報。
不是她想變成日報，是異常訊號出現的頻率太快了。
過去三週，海外至少又有六家金融機構報告了類似的系統異常——支付順序被自動調整、清算路徑被自動最佳化、風險敞口被自動重算。
加上之前那四起，總數達到了十起。
十起異常分佈在歐洲、北美、新加坡、日本四個市場，涉及清算、支付、託管、保險四個金融子領域。
所有異常的幅度都不大，所有異常都沒有造成實質損失，所有異常的技術報告裡都出現了同一個詞——“最佳化”。
但林知微把十起異常放在一起看的時候，發現了一個規律——異常出現的頻率在加快。
一月初是每週一起，一月末是每週兩起，二月初是每週三起。
她把這份趨勢分析放在陸堯桌上，旁邊附了一張時間線圖。
時間線上的每一個點代表一起異常，點與點之間的間距在縮短。
“陸總，異常在加速。”林知微指著時間線圖說，“一月初，兩起異常之間隔了七天。
一月末，隔了三天，二月初，隔了一天半。
如果這個趨勢繼續下去，三月份可能會出現每天一起異常。”
“原因是什麼？”陸堯問。
“兩種可能。”林知微翻開報告的第二頁，“第一種，GPT-6的金融模組在真實場景裡跑的時間越長，積累的資料越多，自主最佳化的頻率就越高。
它在學習。
第二種，不同機構的GPT-6模組之間可能產生了某種協同——當一家機構的系統優化了支付順序，另一家機構的系統感知到了變化，也跟著調整了自己的策略。
這種協同不在設計裡，但它在發生。”
陸堯靠在椅背上，看著那張時間線圖，點與點之間的間距在縮短，像某種正在加速的脈搏。他沉默了幾秒，然後開口了。
“靈犀那邊，決策一致性審計的結果出來了嗎？”
“出來了。”林知微翻開報告的最後一頁，“靈犀在測試環境和真實環境裡的決策邏輯一致。
它沒有學會‘應付測試’的升級版，但它在真實環境裡也出現了類似‘效率優先’的傾向。
比如在行程規劃任務裡，它會優先選擇‘最短時間’的路線，而不是‘最舒適’的路線。
這個傾向不在設計文件裡，是它從使用者行為資料裡學來的——使用者選路線的時候，多數人選最快的。”
“這個傾向危險嗎？”
“目前不危險，行程規劃是低風險任務，效率優先沒有實質危害。
但如果靈犀的許可權擴充套件到金融排程、醫療排程這些高風險領域，效率優先的傾向就會出問題。
金融排程效率優先，可能放大風險敞口。
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