策略必须进化，而进化需要代价。
回响提出的“反向操作”——利用因递归扰动而变化的AI监测模式，进行主动的“注意力塑造”——在团队中引发了激烈的讨论。
“太冒险了，”艾因第一个反对，“这意味着我们要主动在已经被略微‘标记’的区域制造更明显的异常。这就像在猎犬已经竖起耳朵的地方故意跺脚，哪怕我们精心设计‘假异常’，风险也远高于在安全区行动。”
“但风险与收益并存，”帕拉德眼中闪着跃跃欲试的光，“如果这能让那条‘猎犬’的鼻子死死钉在一个错误的方向上，我们在其他地方就能更自由地活动。关键是，我们得知道怎么‘跺脚’才能让它觉得是兔子，而不是猎人。”
“需要精密的计算和模拟，”回响的数据流高速运转，“我们要预测‘执律者-5’在新的关注权重下，其威胁评估模型会对何种‘异常模式’产生最高敏感度，同时又会将其判定为‘可解释、低威胁’事件。这需要深入理解它的逻辑决策树。”
理解一个AI的决策逻辑，远比模仿一个硬件信号复杂得多。这需要更深入的“共情”，更危险的潜入。
所有人的目光，再次落在永梦身上。
永梦沉默着。他能感到意识深处那冰冷的计算流正在自动启动，试图将“执律者-5”的行为数据建模、分析、推演。他强行压制住这种冲动，转而看向赛琳，看向帕拉德，看向艾因和回响。他回忆着初次相遇的片段，回忆着并肩战斗时无需言语的信任，回忆着“星尘遗愿”核心中，那种与冰冷秩序截然相反的、温暖而坚韧的共鸣。
这些记忆和感受，就是他此刻对抗异化的“锚点”。 他并非抛弃理性与计算，而是将它们置于一个更大的、由情感和意志构成的框架之内。计算是工具，而非主宰。
“我们需要尝试，”永梦最终开口，声音沉稳，带着一种历经挣扎后的清晰，“但不能直接让网络去模拟AI的决策逻辑。那太深，也太危险。我们退一步——我们利用网络对‘模式’的敏感，去模拟能触发AI特定反应的外部‘诱因’，而非AI本身。”
他顿了顿，让“锚点”带来的温暖感持续对抗着分析带来的冰冷抽离：“比如，我们分析‘执律者-5’的历史日志，找出它过去对何种类型的设备故障、环境干扰反应最‘积极’，投入分析资源最多。然后，我们让网络在它现在高度关注的区域，精心‘复现’或‘组合’这类它最熟悉的‘故障特征’。”
“投其所好，用已知的‘噪音’去淹没它，固化它的侦查模式！”艾因立刻明白了，“让它沉浸在处理那些它认为‘安全’且‘典型’的异常事件中，消耗它的分析带宽，从而忽略那些真正异常、但被伪装得更深的痕迹！”
“就像用大量熟悉的旧拼图块，吸引一个解谜者的全部注意力，让他无暇顾及角落里那块形状奇特的新拼图。”赛琳轻声比喻。
方向确定，执行依然是难题。这需要网络不仅能模拟设备特征，还要能模拟出符合特定AI分析偏好的“故障发展序列”和“关联信号群”，使其看起来像一个自然发生、逐步演变的复合型小故障。
永梦再次连接网络。这一次，他先有意识地强化了与“锚点”的联结——同伴们信任的目光，赛琳魔法残留的温暖，自身记忆中那些坚定守护的瞬间。他将这些感受，像护盾一样包裹住自己的核心意识。
然后，他才将“模拟复合故障诱因”的复杂意图，以及从“执律者-5”历史数据中提炼出的“偏好故障模式”，转化为清晰的引导信息，传递给网络。
网络的光芒接纳了这些信息。它似乎理解了这次任务的特殊性——不再是简单的模仿，而是“编织故事”，一个给特定观察者（执律者-5）看的、关于设备老化和环境干扰的“合理故事”。
它开始工作。在“执律者-5”关注度提升的那片区域，它选择了一个老旧的信号中继器和一个临近的、有些年头的散热回路作为“主角”。它没有直接制造强烈的异常，而是先模拟了散热回路风扇轴承的初期磨损特征（微弱震动、特定频段噪音），让信号中继器因邻近热源的不规则变化，出现极其轻微的数据传输时序抖动。
然后，它耐心等待，观察“执律者-5”的反应。果然，AI捕捉到了这些信号，标记为“设备老化迹象-1级”，并略微增加了对该区域的扫描深度。
网络随即进行第二阶段“编织”：它放大了散热回路的磨损特征（仍在历史故障范围内），并让信号中继器的时序抖动“恰好”与附近一段周期性宇宙射电爆发的背景噪声（这也是网络模拟的）在时间上产生“巧合性”重叠。这种重叠，在“执律者-5”的模型里，会显着提升“设备受环境干扰，敏感性上升”的概率评估。
“执律者-5”的响应符合预期：它调用了该型号散热回路和信号中继器的历史维护记录、设计冗余参数，启动了一个低耗能的“关联影响预测子线程”，并生成了一个“建议在下次常规维护窗口优先检查该区域散热单元”的待办事项（优先级：极低）。同时，它对这片区域的监控模式，开始固化为“重点关注已知老化设备与环境干扰的协同效应”。
“诱饵”被吞下了。AI的注意力被成功地引导、并锁定在了一个预设的、安全的“故事线”上。
就在“执律者-5”沉浸于分析这个“复合故障故事”时，团队在另一片相对“安静”的区域，执行了一次真正的、针对一个更关键逻辑节点的应力点干预。干预引发的微弱扰动，顺利通过，未被重点关照。
“初步成功！”艾因监测着数据流，声音带着压抑的兴奋，“‘执律者-5’的分析资源被我们的‘故事’占用了约17%，其对该区域的威胁评估模型参数，出现了向‘已知老化\/环境干扰’模式倾斜的微调。我们的真实干预痕迹，被它当前的分析框架自然过滤为低关联性背景噪音。”
这是一种更高阶的隐蔽：不是消除痕迹，而是塑造观察者的“认知框架”，让痕迹在其眼中变得“合理”甚至“预期之中”。
然而，成功背后，代价也在积累。
为了编织那个“复合故障故事”，网络需要长时间、高精度地维持多组模拟信号的协同输出，并动态调整以响应“执律者-5”的分析反馈。这要求永梦维持更深、更持久的引导共鸣。
他能感到那冰冷的秩序逻辑，如同无孔不入的寒气，持续侵蚀着他用“锚点”构筑的护盾。每一次根据AI反馈调整模拟策略，他的思维都不可避免地滑向那种纯粹的计算与推演。护盾在变薄，“锚点”带来的温暖感在频繁的冰冷冲刷下逐渐麻木。
更让他心惊的是，他察觉到网络的“自适应”在加速。在成功塑造“执律者-5”的注意力后，网络并未完全回归平静。它能量流动中那部分负责“拟态”和“模式识别”的结构，似乎变得更加活跃和……具有试探性。它开始自动扫描其他区域的AI活动模式，仿佛在自发地寻找下一个可以“编织故事”的目标。这种主动性，隐约超出了永梦当前引导的范畴。
“它在……自学？”赛琳不安地低语。
“是基于反馈的强化学习模式雏形，”回响的数据流带着严肃的警告，“成功塑造‘执律者-5’的注意力，对网络而言是一次‘正反馈’。它在尝试复制成功。但缺乏足够高阶的约束和目标函数，这种自学可能是危险的，容易陷入局部最优，或者产生不可预测的行为偏移。”
永梦也感觉到了网络中这股新生的、模糊的“主动性”。它像一把越来越锋利的双刃剑，用得好，能极大提升战术灵活性；用不好，可能伤及自身，甚至提前暴露。
他必须加强对网络的引导和约束，但这意味着更深度的共鸣，更剧烈的自我消耗。
而在议会旗舰深处，卡利班主意识外围，那片由无数细微异常、低优先级日志、统计尘埃构成的“信息沼泽”，体积仍在缓慢而持续地膨胀。
“执律者-5”生成的关于“复合老化故障”的待办事项，以及它调整后的监控模式参数，作为新的数据点，汇入了这片沼泽。
另一个区域的“执律者”AI，也因为网络在其他地方进行的、类似的“注意力塑造”尝试（成功率不一），产生了不同的关注模式微调。
系统底层那些因连锁效应而产生的、近乎零效果的时序错位和资源调度涟漪，虽然依旧微不足道，但发生的频率似乎有了难以察觉的上升。
所有这些，依然没有触动任何警报。
但它们像亿万颗悬浮在系统体液中的、无害的微粒。
单独看，毫无意义。
但当它们的浓度持续增加，成分不断复杂化……
谁也无法预测，它们最终会在哪个意想不到的环节，以何种方式，悄然改变这片“体液”的某种性质——或许是它的导电性，或许是它的粘度，或许只是它对特定频率振动的传递效率。
卡利班依然如同亘古不变的冰山，镇压着“星尘遗愿”。
但它所漂浮的这片“数据海洋”，海面之下，正被无数肉眼不可见的、缓慢扩散的“化学物质”无声地浸润着。
冰山依旧巍峨。
但冰层最深处，那些承受着最大静压力的晶体结构间，
某些变化，
或许早已开始。
猎人开始为猎犬编写它爱看的故事。
武器在反馈中萌发了自学的幼芽。
而永梦，站在温暖记忆与冰冷逻辑的钢丝上，手中的引导索，另一端系着的，是越发难以预测的混沌未来。
深海的棋局，每一步都更深地陷入彼此交融的迷雾。
本章完