，眉头微蹙，仿佛遇到了一个极其棘手的逻辑结点。
“卡在因果关系这里了？”她端着一杯温水走过去，轻轻放在他的手边。
陆辰野抬起头，指了指屏幕上那些代表不同法律要素、彼此之间用箭头连接表示因果关系的交错连线，语气带着罕见的凝重：
“法律世界中的因果关系链，比物理世界中的因果逻辑要复杂、模糊得多。A行为导致B结果，中间可能介入C因素、D因素，甚至可能存在多因一果、一因多果的情形。
而且，还要考虑行为人对介入因素的可预见性、以及介入因素本身是否异常等多个维度的判断…这几乎是一个无限递归的复杂系统。”
苏晚凝视着屏幕上那团看似混乱的连线，忽然间，一个来自物理学的比喻闪过脑海：“听起来，这很像天体力学中的多体问题？”
她尝试着用他熟悉的领域进行类比，“在两个星体之间，我们可以用牛顿定律精确计算它们的轨道。但一旦引入第三个星体，系统的运动轨迹就变得极其复杂，难以长期精确预测，因为引力相互扰动。
而法律世界中的因果关系，涉及的‘星体’——也就是变量——显然要多得多，而且很多变量本身还是非线性的、带有主观色彩的。”
陆辰野的眼神明显动了一下，仿佛被这个比喻瞬间点亮。
他没有任何犹豫，立刻动手修改屏幕上的架构图，语气变得果断：
“那么，我们就不应该在这个模块追求绝对的、确定性的因果判断。或许应该转向采用概率图模型，比如贝叶斯网络。像预测复杂天体系统中星体的近似轨道概率那样，去计算某个行为导致特定结果的可能性概率，以及不同介入因素对因果链强度的置信度影响。”
暮色悄然降临，为城市披上一层温柔的蓝灰色调。
王薇在团队协作平台上发来了她精心标注的第一批测试数据样本，涵盖了数十个经过简化的民事侵权案例。
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林浩在运行初步的特征提取测试程序时，很快发现了一个关键问题——同样被标注为涉及“欺诈”行为的案例，其在数据特征空间中表现出来的数值差异非常大，甚至有些案例的特征向量几乎分布在不同的簇群里。
“晚姐，陆神，你们看这两个案例，”林浩将数据可视化图表共享到屏幕，并调出了对应的原始案例摘要，“一个是网络购物中商家虚假宣传商品材质，另一个是金融投资合同中一方隐瞒关键财务信息。虽然法律上都可能认定为欺诈，但我们的特征提取器好像有点‘困惑’。”
苏晚立刻同步查阅这两个案例的详细卷宗电子档，快速浏览后解释道：
“你的程序‘困惑’是正常的。虽然这两个案例都涉及核心的‘虚假陈述’行为，但其背后的可责性基础和侵害的法益侧重不同。
网络购物案例，其不当性更多地体现在利用消费者信息不对称进行误导，损害的是个体的财产权和知情权；而金融合同案例，则更侧重于违反了合同关系中的最高诚信义务，可能危及更广泛的金融秩序和交易安全。它们看似同类，但在法律的价值评价体系和构成要件细节上，存在显着差异。”
“这意味着，我们的模型需要增加一个强大的‘情境维度’感知和编码参数。”陆辰野接过话头，双手已经在键盘上快速敲击，修改着特征提取算法的核心部分，
“不能孤立地看待行为特征，必须将行为发生的具体法律情境、涉及的法律关系类型、以及可能侵害的核心法益类型，作为关键的上下文信息一并编码。就像…”他思考了一下，用了苏晚之前的比喻，
“就像我们观察星座，星座的位置和可见性，会因为观测者所处的地理位置（纬度、经度）和时间（季节、时辰）而显着变化。脱离具体情境谈论一个法律概念，就像脱离观测者位置谈论星座一样没有意义。”
夜深了，书房的灯光成为这栋居民楼里少数依然亮着的窗口之一。晚上十一点刚过
