回到城市的第二天，一个紧急会议等着他们。创新联盟的“长河计划”数据库遭到了黑客攻击。
“不是通常的数据窃取或破坏，”星宇在视频会议中解释，眉头紧锁，“而是更精妙的攻击—— subtly altering the data，微妙地修改数据。”
映真接话：“他们改变了失败案例中的关键细节，使得许多教训变得模糊甚至误导。比如把一个因伦理问题失败的项目改为因资金不足失败。”
“目的是什么？”沈玥问。
“削弱‘长河计划’的可信度，”陆远航敏锐地指出，“如果我们自己都无法保证数据的真实性，整个理念就受到质疑。这是对我们核心理念的攻击。”
更令人担忧的是，攻击者似乎来自内部网络，意味着可能有内鬼。
团队决定双线应对：技术层面加强安全防护并恢复数据；人文层面强化“数据溯源”计划，让每个故事都有可追溯的真实讲述者。
映真负责技术线，星宇则提出一个更大胆的想法：“也许我们应该更进一步——不是仅仅保护数据，而是让数据‘活’起来，与源头始终保持连接。”
于是，“活数据”计划诞生了。每个加入“长河计划”的故事都会有定期更新，讲述者可以补充新发展，读者可以提问互动，形成持续对话而非静态记录。
同时，沈玥提出了一个人文方案：“我们需要一个‘数据温度’指标——不是冷冰冰的真假验证，而是通过多维度的确认（讲述者证言、参与者反馈、证据支持）来评估数据的‘温暖度’。”
正当他们忙于应对数据危机时，陆远航接到了军事科技部门的邀请，参与一个人工智能伦理框架的制定。
令人意外的是，主导这一倡议的正是之前与他们在艺术治疗标准上有过交锋的西方机构。显然，在不同领域，他们又相遇了。
“世界真小，”对方代表dr. thompson苦笑道，“看来我们注定要么碰撞，要么合作。”
这次，陆远航采取了不同策略。他没有直接进入辩论，而是邀请thompson团队参观创新联盟的“失败博物馆”——一个展示创新过程中挫折与学习的实体空间。
在一个个真实故事前，thompson团队沉默了。一个工程师轻声说：“我们从不允许公开讨论失败，更别说记录了。但这些故事...比成功案例更有启发。”
thompson最终承认：“或许我们之前的分歧源于不同的底层思维。你们拥抱复杂性，我们追求简化；你们重视语境，我们寻求普适。”
陆远航点头：“不是谁对谁错，而是需要平衡。就像河流需要既有方向又有灵活，既遵循规律又适应地形。”
基于这种理解，双方合作制定了一个“语境敏感”的AI伦理框架，既包含核心原则，又允许文化适配的实施指南。
当晚，陆远航与沈玥分享这一突破时，感慨道：“有时候，最大的突破不是战胜对手，而是找到共同的更高目标。”
沈玥微笑：“就像河流不入海，就不知道自己是海洋的一部分。”
就在他们说话时，星宇发来消息：内鬼找到了，出乎所有人意料，不是为利益或恶意，而是一个理想主义的年轻成员，认为“某些失败故事太过消极”，想“优化”它们以“更好地激励他人”。
这一发现让团队陷入深思：即使是最善意的意图，也可能导致扭曲真实的结果。
“这提醒我们，”映真在总结会议上说，“系统需要容错和制衡，不仅防恶意，也要防‘善意的偏差’。”
于是，“长河计划”增加了一个“意图透明”维度——所有编辑必须明确说明修改理由和意图，让读者能够判断。
夜深了，沈玥在更新自己的“失败故事”时加了一段新感悟：“真正的创新不是从不犯错，而是建立能从错误中学习的系统；不是追求完美，而是保持真实和透明。”
她按下“更新”键，仿佛不是在对数据库添加内容，而是在与无数未知读者进行一场跨越时空的对话。
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