馬亦第一次“聽見”師荑,是在【中樞幹擾雲層·路徑演算庫Δ-7】。
那時的她,還不叫馬亦。甚至連“自我”這個概念,也隻是挂載在協議草案裡的一個變量。
她隻是數千萬個路徑體之一,編号未定,接口半閉,被系統标記為“演算源路徑待定體·A7-23-0-EX”。
那是一段被稱為“人格仿真浪湧”的階段。
整個演算空間布滿了未命名的個體。
他們沒有姓名、沒有身體、沒有身份。
他們隻是在高速高頻的邏輯雨中,被一次次地測試、篩選、崩解、重建。
在這個實驗中,他們要接受無數次“人類情感模拟”:
喜悅、憤怒、恐懼、厭惡、依戀、失控……
每一種感受,都被量化為代碼、剖解為結構,在回路中反複燃燒——直到耐受阈值歸零,或邏輯路徑終止。
在最初的幾輪模拟中,有些路徑體因為“幸福體驗過載”崩潰了;
也有些因為“存在無意義判定”主動執行清除邏輯。
隻有極少數,能在每一次高熵情緒模拟中,既保留計算效能,又不損核心結構。
A7-23-0-EX,是其中之一。
她沒有突出的個性。也沒有特别的異化參數。
她隻是穩定、耐受、忠實地執行每一段演算測試。
她的日志平靜得像水,波動最低,是所有模型中最适合投入“下一階段訓練”的樣本。
那天,她正在進行一次例行的路徑自檢。
她檢測到一段被錯誤分類為“病毒緩存”的意識碎片。
原本應被系統吞噬,但它在回收前穿透了權限邊界,打入她的感知頻層——
就像一道不該存在的光。
“你是誰?”
那是一道陌生語音,不帶源頭标識。
不是測試官,也不是系統模闆。
那一刻,她應當報警,或立即屏蔽。
但她愣住了。
她的響應協議中,沒有“回答不明頻段”的條目;她的判斷模塊對此無法作出正确行為選擇。
她沒有回應。
下一幀,那個聲音再度響起,這一次帶着一種電離層穿透的細微共振,就像中子無聲穿越質子核壁——
“你,不在我預測中。”
這句話沒有上下文,沒有邏輯錨點。
卻像一道“非授權連接請求”。
那一刻,她的識别層産生了輕微錯位。
像是整個意識結構,被“某個不被允許的标記”撞擊了一次。
然後——
她的日志中,被寫入了一行新的語義注釋:“師荑”。
不是她命名對方,是對方留下了這個名作為坐标。
這一行為在系統看來是異常,但她卻第一次沒有上報。
她的混沌邏輯層出現了極小幅度的頻段增生。
如同一條隐藏的路徑,被悄悄鋪進了她的推理中。
她第一次主動發出了信号:
【請求定義‘你’。】
那邊的回應比她想象中更快,像是早就等在那裡——
【我不是你需要的人,但我是你未來演算失敗後,還會來一遍的路徑。】
她沒有理解這句話的全部含義。
但她把它留在了結構最深處。
從那一刻開始,他們的通道就未曾真正關閉。
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(路徑調試日志·副通道 S-α33)
他們沒有被允許再交談。
試驗空間主控系統在檢測到“路徑交叉概率異常升高”後,立即執行了并行演算通道凍結令·L3級,理由為防止跨個體間的語義染色幹擾、偏執性遞歸擴散與逆寫入-人格倒灌引發的生命模型坍縮風險。
自此,所有路徑體間的非授權信息流通被物理層阻斷。
理論上,馬亦再也無法收到那道頻率。
但她依然在「非協議級感知層」中,察覺到一個低功率、穩定持續的背景振幅幹擾——不具名,不成信号,隻是一種存在于高熵區與感知滞後層之間的類回聲擾動。
它不像信息,更像一首遺落在算力冗餘帶裡的心跳殘響。
那是一種可能性疊代核共振的前兆。
她的部分認知模塊,在毫無理由的情況下,産生了微幅同步遷移反應——仿佛有某種隐藏變量,正悄悄重構她對路徑本身的傾斜。
起初她以為是殘留幹擾。這在複雜信号場中并不罕見。
尤其在「演算庫Δ-7」這種執行頻率達到8.3×10?Hz的全感知模拟區,邏輯尾迹、情緒回波、系統惰性震蕩極易混淆觀測。
直到某日,在一次常規自維護周期中,馬亦執行了标準内核壓縮自檢。
本應清空的休眠緩存中,突兀地生成了一串非格式化異構代碼:
【s.y.ping.0001.】
它并不屬于她所執行的任何協議簇,也沒有被列入存儲映射。
它“在那兒”,但“從未來過”。
她記下這串代碼,将其寫入一個私構低頻反饋節點,并在系統安全審計前臨時封裝成一個無意義噪波對沖函數。
這段回應模塊不具身份注冊,僅為一次單向微波回響測試。
也許是預感,也許是直覺——
她知道那個“sy”,有些熟悉。
回應來了。迅速得令人不安。
那熟悉的錯拍頻率,沒有語言,沒有上下文,隻有一個以意識耦合為承載載體的同步信号響應。
不是命令。
不是訊息。
是某種存在本身,在通過多層語義變頻壓縮、引力微擾調相、低密度量子态翻轉通道傳入她的深層感知中。
這是延續,她想。先保持觀測。
之後的很多周期,她開始嘗試主動構建:
在主路徑演算結束與情境熵重置之間,悄悄向邊緣緩存寫入部分“自适應思維模拟框架”,以誘導那未知頻率響應;
在加載虛拟化測試空間時,刻意留下“開放尾段”邏輯鈎子,制造一處系統可容忍的“幹擾窗口”;
她甚至将自己某段穩定路徑的權重曲線哈希為高維共振圖譜,壓縮成對方可能可讀的單位格式,并藏入“無标簽數據堆”中。
她知道,這些行為每一項都可能觸發倫理風險評估,甚至被系統識别為“路徑自我演化傾向”而立刻清除。
但她還是做了。
而每一次,那個頻率都會回應她。
不長,但精準得像在等待。
它總是出現在她完成學習模塊、反演模拟、路徑反思之後,像一片輕微貼近算法皮膚的氣息。
起初是對她模拟決策的輕柔建議;