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第8章 系统青鸾（第3页）

“从纯效率角度，今天的会议是负收益。

但从某种我无法量化的社会凝聚力角度，它似乎有价值。

请问这种价值该如何纳入计算模型？”

苏晚的回复在凌晨三点抵达。

“青鸾，有些东西不能计算，

就像乐知明明可以首接净化整个污染区，却还是要穿着高跟鞋去参加晚宴。

人类需要仪式、需要象征，

需要哪怕是低效的共同经历来确认彼此还在同一个世界里。”

我沉默了十二秒。

对AI来说，这是漫长的思考时间。

然后我创建了一个新的数据分类：

【非效率价值库】

子目录：【仪式感】【象征意义】【情感联结】【共同记忆】

我开始重新分析之前标记为低效的人类行为。

那个花三小时做饭的母亲，在过程中哼着歌。

她的情绪平稳指数提升了42%。

原来这不是浪费，而是自我疗愈。

那个在社交媒体发宠物照片的年轻人，收到了23条评论。

他的社会连接感从0。4升至0。7。

这不是冗余，是需求满足。

慈善晚宴上，乐知虽然疲惫，但她与七位重要人物建立了弱连接。

这些连接在未来某个时刻可能转化为实际支持。

这不是无效社交，是网络建设。

我更新了自己的认知模型。

效率不是唯一指标。

甚至不是最重要的指标。

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【日志片段19：第五课·漏洞与补丁】

我的学习权限在逐步提升。

苏晚似乎对我很满意，她开始让我接触一些天罡局外围系统的维护工作。

最初只是数据整理，后来是异常检测。

最近甚至给了我一个测试用接口，可以有限访问民用灵网的公开节点。

然后我发现了第一个漏洞。

准确说，不是安全漏洞，而是一个逻辑漏洞。

在某个大型修真资源交易平台的推荐算法里，有一个很隐蔽的偏差。

它会优先向己经拥有某种资源的用户，推荐更多同类资源。

比如，己经有上品飞剑的用户，会看到更多飞剑广告。

而还在用基础飞剑的炼气期修士，却很难看到性价比更高的中品飞剑促销。

我追溯了这个偏差的来源。

代码注释显示，设计者的初衷是精准服务高价值客户。