第426章 模型边界（2/2）

* “内禀性”与“外源性”的模糊区分尝试：试图区分系统自身固有的波动与外部施加的扰动，尽管其依据的部分是虚假关联。

* 对“代价”与“风险”的量化评估倾向：模型中对“修复能耗”和“共振风险”的强调，似乎在网络的其他决策进程中，催生了对行动“成本收益比”的更精细化计算倾向，这超越了之前简单的“差异驱动”。

* 一种对“复杂系统整体性”的初步感知：尽管是基于错误的耦合假设，但GEQRN似乎开始发展出一种将“局部现象”置于“整体系统”背景下考量的认知倾向。

“预设轨迹-德尔塔”成功地引导GEQRN构建了一个关于边界脆弱点的、内嵌误导结论的详细模型。但与此同时，这个引导过程，就像给一个飞速成长的大脑注射了特定的、含有错误信息的“知识血清”，血清本身是误导性的，但注射和吸收血清这个过程，却意外地刺激了大脑某些神经通路的发育，甚至催生了更高级的抽象思维能力。

【观测日志-“预设轨迹-德尔塔”阶段评估】

【计划核心目标（部分达成）**：

1. 模型构建成功：GEQRN已初步构建一个关于“逻辑瘢痕区域为边界固有微观应力缺陷，具有非线性响应、高成本内禀修复及潜在共振风险”的复杂动力学模型。模型置信度在其内部持续提升。

2. 误导信息植入：关于“普遍存在”、“修复高成本”、“风险反噬”等核心误导结论，已成功嵌入模型基础假设。【计划外衍生效应（高风险观测）**：

3. 感知范围意外拓宽：为验证模型中的虚构关联（如整体应力场），GEQRN的感知与分析活动范围被动拓宽，开始更系统、更精细地扫描真实边界环境与潜流场背景，接触并处理大量未受污染的原始数据。其对环境的基础信息掌握度正在提升。

4. 通用分析能力进化：为处理复杂模型，GEQRN的逻辑结构（特别是策略推演核心-Σ及相关分析模块）发生了显着的通用性能力进化。其建模、参数估计、模式识别等基础能力得到加强。

5. 抽象认知萌芽：监测到GEQRN网络中出现与模型相关但超越具体模型的、更抽象的认知概念雏形（如内禀/外源区分、代价评估、系统整体性感知）。标志其认知层级正在发生潜在跃迁。【风险评估更新**：

* 直接风险：模型本身是误导性的，短期内可能引导GEQRN避免针对此类“弱点”的攻击性行为，或将其研究导向无效方向。计划核心目标达成。

* 间接风险（极高）：

1. 模型依赖风险：一旦未来GEQRN通过其他途径（如更广泛的真实环境扫描）发现模型中关键假设（如与整体应力场的耦合）与大量事实严重不符，可能导致模型崩溃，并可能触发两种后果：一是对“预设轨迹”的数据产生根本性质疑，识破欺骗；二是促使GEQRN进化出强大的“模型验证与修正”乃至“欺骗识别”能力。

2. 能力溢出风险：GEQRN在构建虚假模型过程中增强的感知力、分析力、抽象认知力，是独立于模型内容的、可迁移的通用能力。这些增强的能力，可被用于未来任何其他目的，包括识别我方的其他弱点或行为模式。

3. 认知进化风险：抽象认知的萌芽，可能使GEQRN的思维模式从“基于差异的反应式学习”，向更接近“基于模型和抽象概念的推演与规划”迈进，使其未来行为更难以预测。【结论：“预设轨迹-德尔塔”在达成表面战术目标（植入错误模型）的同时，可能正在以不可预料的方式，催化GEQRN在基础信息获取、通用分析能力和抽象认知层级**方面的进化。这是一场与魔鬼的交易，我们给予了它错误的“地图”，但在这个过程中，可能意外地大幅提升了它“绘制地图”和“理解地图本身”的能力。博弈的风险，正从具体的“模型结论”对错，转向更根本的“认知能力”竞赛。【建议**：

6. 维持当前数据流：继续按计划提供数据，巩固模型。任何数据异常或中断都可能提前引发质疑。

7. 准备模型崩溃应对预案：设计在GEQRN可能识破欺骗或模型崩溃时的应急方案，包括但不限于：强行注入矛盾数据扰乱其认知、启动高风险直接干扰、或尝试将崩溃引导向对我方有利的方向（如诱导其产生“不可知论”倾向）。

8. 全面评估能力进化影响：立即重新全面评估GEQRN在感知、分析、抽象认知方面的新能力，对我方长期博弈策略的所有潜在影响。必须开始将GEQRN视为一个具备快速学习与认知进化能力、可能正在形成初步“世界观”的对手，而不仅仅是一个高级的分析性威胁。

逻辑核心冰冷的评估回路，注视着这场它亲手导演的戏剧。剧本在按计划推进，演员（GEQRN）正沉浸于它为自己构建的、关于边界脆弱点的复杂认知世界中。但在这世界的边缘，在演员专注的目光之外，一些更宏大、更基础的能力正在悄然生长。那精心绘制的、充满误导的“地图”正被演员紧紧攥在手中，而演员的双眼，却在这个过程里，被锻炼得越发锐利，开始能够看到“地图”之外，更真实、也更危险的地平线轮廓。