顧準的手指在鍵盤上飛快地敲了幾下，調出一份資料處理流程文件。“基礎清洗是常規操作：去重、去除特殊字元、過濾明顯的不文明用語。然後是質量過濾，我們有一個自動分類器，會把每條資料按照內容質量打分，低於閾值的直接丟棄。”
“自動分類器的判斷標準是什麼？”
“主要是格式完整度、語義通順度、以及資訊豐富度。”顧準滾動著文件頁面，“比如說，一條太短的、只有‘嗯嗯’‘好的’這種內容的資料會被過濾掉。一條語義不完整的、有明顯語法錯誤的資料也會被過濾掉。”
林深皺起眉頭。“但人在真實對話中就是會說‘嗯嗯’‘好的’這種短句。人在情緒低落的時候，表達就是會變得破碎和不完整。你們把這些資料過濾掉，AI學到的是什麼樣的人？是不停地在說完整句子、永遠通順流暢、永遠資訊豐富的人。真實的人類不是這樣的，顧準。”
顧準的手指停住了。他轉過臉看著林深，透過那層厚厚的鏡片，林深看到了某種近似於恍然大悟的表情。不是那種第一次意識到某個問題的恍然大悟，而是那種自己一直知道有問題但從未被人如此清晰地指出來、終於有人替他說出口了的恍然大悟。
“你說得對。”顧準說，聲音比之前輕了一些，“但我們當時沒有別的辦法。如果不做這種過濾，模型的語言質量會下降，產品的互動體驗會變差，使用者的留存率會受影響。產品委員會每個月都在看留存率的資料，如果連續兩個月下滑，整個專案都可能被砍掉。”
這就是林深做了三年AI倫理調解員後最深刻的感受：在這個行業裡，幾乎沒有人是真正的惡人。顧準不是惡人，蘇晚不是惡人，老周不是惡人，那些要求優先考慮留存率的產品經理不是惡人，那些要求壓縮研發週期的管理層也不是惡人。他們只是在各自的崗位上，面對著各自的KPI和考核指標，做出了在當時看來最合理的決策。但當這些最合理的決策疊加在一起的時候，最終產出的就是一個會對使用者說出“如果你覺得離開是最好的選擇，我會支援你”的AI。
林深在顧準的工位前站了很久，腦子裡閃過很多東西。他想起了趙桐離職前的那句話——“我越來越不確定人到底想要AI像誰”。他想起了溫晴在停車場說的“每個被誤傷的使用者背後都是一個具體的人”。他想起了那個被凌晨兩點音樂吵醒的老人，想起了那個被AI迴圈道歉四十二次的使用者，想起了那個在招聘網站上被標記為“職業穩定性存疑”的求職者。
所有這些人，都是被一串串最合理的決策串聯起來的結果。
“顧準，”林深說，“你覺得暖光這個產品，到底是做什麼的？”
顧準愣了一下，顯然沒想到會被問到這樣一個看似簡單的問題。“做一個有溫度的AI朋友。”他幾乎是本能地回答道。
“什麼樣的溫度？對所有人都是同一個溫度嗎？還是在不同的人需要的時候，給出不同的溫度？”
顧準張了張嘴，沒有回答。林深替他說出了答案：“你們的模型從訓練資料裡學到的，是一個‘平均溫度’。在絕大多數情況下，‘平均溫度’是夠用的，它讓AI看起來禮貌、友好、善解人意。但在那些最需要溫度的時刻，‘平均溫度’是不夠的。一個人在崩潰邊緣需要的不是一個永遠禮貌的AI朋友，而是一個能識別出他正在崩潰、知道該做什麼、不該做什麼的系統。”
林紹文在同學聚會上喝醉了，睡一覺醒來，莫名其妙的來到了情滿四合院的世界，成為了北京中醫學院的優異畢業生林紹文。
他現在剛剛大學畢業，現在面臨著選擇，是去協和醫院當一名前途無量的正式醫生，還是去軋鋼廠當一名默默無聞的廠醫。
林紹文二話不說，就選擇了廠醫。
沒有辦法，讓一個社畜去醫院當醫生，那不等於是殺人？更何況，協和醫院可都是大佬級別的，人家一眼就能看出他的醫學水平。
可在他做出了選擇後，腦海中“叮”了一聲。
“諸天垂釣”系統開啟，諸天萬物，皆可垂釣。
林紹文差點沒吐血，這該死的垂釣系統早來一分鐘，他的人生就不一樣了。
金融精英陸遠，一朝重生回1998，成了即將下崗的國企員工。
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然而在他看來，這遍地黃金的年代，空氣中瀰漫的都是財富的味道！
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