玻璃房里的争论持续了整整三个月。数据团队想用机器学习直接生成伦理判断，却在苏芮提出的"电车难题"测试中败下阵来——当算法必须在泄露100个普通人的数据和1个名人的数据之间选择时，模型给出的答案始终摇摆不定。
"伦理不是概率问题。"苏芮在白板上画下坐标系，横轴是伤害程度，纵轴是利益范围，"我们需要先建立不可逾越的红线，比如禁止将基因数据用于商业目的，然后在灰色地带引入权重计算。"
赵野的团队据此重构了模型架构。他们爬取了近五十年的全球科技伦理争议案例，用自然语言处理技术提取关键要素，最终形成包含128个核心指标的评估体系。当新项目提交审查时，"灯塔"会自动匹配相似案例，生成风险热力图和应对方案。
第一个接受测试的是智能早教机器人项目。系统在扫描产品说明时，突然弹出红色预警："检测到'面部识别'功能与'未成年人数据'高度关联，存在37%的滥用风险。"附带的建议里，不仅有数据匿名化处理方案，还包括了让家长实时掌控数据用途的可视化界面设计。
"这比我们之前靠专家开会拍脑袋高效多了。"产品经理看着生成的30页评估报告，语气里满是惊叹。但林深注意到，在"文化适应性"评分栏里，模型给出了不及格的分数——它无法理解某些地区家长更愿意让学校保管孩子数据的传统观念。
这个发现让项目组意识到，再精密的算法也替代不了人的判断。他们在系统里加入了"人工复核通道"，当模型遇到文化差异、新兴技术等模糊地带时，会自动将案例推送给由跨领域专家组成的伦理委员会。
转折点出现在半年后的"城市大脑"项目。这套旨在优化交通流量的系统，需要整合全市三千万市民的出行数据。"灯塔"在评估时，突然识别出算法存在隐性歧视——根据历史数据训练的模型，会默认低收入群体的出行需求优先级更低。
"这就是数据里的偏见。"赵野调出原始数据，十年前的出租车调度记录里，确实存在向高档小区倾斜的情况，"如果直接应用，会加剧公共资源分配不公。"团队根据系统建议，在算法中加入了"公平性修正因子"，确保每个区域的交通资源分配都符合"最大最小原则"。