了好几个需要补充说明的点。
演示平稳地进行到一半时，意外发生了。
大屏幕突然闪烁了几下，系统界面出现明显的卡顿，一个加载图标在原地徒劳地旋转。
林浩的脸色瞬间变得苍白，手指在键盘上飞快敲击，试图找出问题所在。
台下传来窃窃私语，几位评委交换着意味深长的眼神。
陆辰野面不改色，甚至没有去看出了问题的屏幕，他的声音依然平稳：
正如各位所见，即使是最先进的系统也会面临技术挑战。服务器故障、网络波动、软件冲突...这些都是技术应用中不可避免的问题。而这正是为什么我们始终坚持人在回路的设计理念...
台下，宋薇微微前倾身体，目光锐利如鹰，似乎在评估他们如何处理这个意外。
苏晚自然地接话，她的声音像一股清泉，抚平了现场的躁动：
小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！
在真实的司法环境中，技术故障可能随时发生。一个系统的价值不仅在于它正常工作时能做什么，更在于它出现问题时如何应对。因此，我们的系统设计了多层备份和快速恢复机制，更重要的是，始终将最终决定权交还给人。技术可以辅助，但绝不能替代。
就在她说话的同时，林浩已经定位到问题——一个临时的网络波动导致了数据传输延迟。
他快速切换到备用线路，同时重启了受影响的服务模块。大屏幕上的系统在经历了几秒钟的黑屏后，以更流畅的姿态重新出现，仿佛刚才的故障从未发生。
这个小插曲反而成了展示系统稳定性和团队应变能力的绝佳机会。
陆辰野继续演示，仿佛什么都没有发生，但他的讲解更加深入：现在让我们看看系统如何处理法律条文中的但书条款。这是自然语言处理中的一个经典难题...
他调出系统的法律条文分析模块，展示系统如何识别《反不正当竞争法》中复杂的例外情况。
苏晚适时补充说明这些设计如何符合最高法最新的司法解释。
当演示进入最后的技术质询环节时，宋薇第一个举起了提问牌。
工作人员迅速将麦克风递到她面前。
陆同学，你反复强调系统不会替代法官。但根据你们的演示，系统已经能够进行相当复杂的法律推理，甚至能发现人工审查可能忽略的矛盾。你们如何确保法官不会在潜意识里过度依赖系统的建议？换句话说，你们如何防止自动化偏见
这个问题直指人工智能辅助司法最核心的伦理困境。
陆辰野看向苏晚，微微点头，示意这个涉及法律伦理的问题由她来回答最为合适。
苏晚上前一步，从容不迫地调整了一下麦克风的角度：
宋教授的问题非常关键，这也是我们在设计系统时反复思考的核心问题。首先，我们的系统在每个建议后都会显示置信度评分，并详细列出推理路径，让法官能够评估系统建议的可靠性。其次，我们设计了异议必须回应机制——如果法官选择不采纳系统建议，必须简要说明理由。这样既尊重司法自主权，又促进反思性判断。
她顿了顿，继续道：更重要的是，我们将系统定位为第二双眼睛，而不是第二个大脑。它帮助法官看到可能忽略的细节，但最终的判断权始终在法官手中。在试用阶段，我们特意设计了系统出错的场景，训练法官保持批判性思维。
另一位来自最高人民法院的评委接着提问：关于数据安全，你们如何确保敏感的司法数据不会泄露？特别是考虑到系统需要学习大量的案例数据。
这次由陆辰野回答，他调出系统的架构图：我们采用联邦学习架构，原始数据始终留在法院本地服务器。系统只交换加密后的模型参数，这些参数本身不包含任何个案信息。同时，所有数据访问都会留下不可篡改的日志，符合《数据安全法》和《网络安全法》的要求。我们还引入了差分隐私技术，在数据
