出现了一组数据：“根据我们的调研，有37%的低信用评估结果，是因为系统误判了用户的特殊情况。比如有位单亲妈妈，因为孩子生病逾期还款，就被系统标记为高风险，这对她太不公平了。”她顿了顿，看向项目负责人，“这个系统必须增加人工复核环节，对于特殊情况的用户，要结合实际情况重新评估。”
项目负责人却面露难色：“增加人工复核会增加很多成本，而且效率会降低。我们研发这个系统，就是为了提高信贷审批的速度。”林舟敲了敲桌子，语气严肃：“效率不能以牺牲公平为代价。伦理委员会的职责，就是守住‘公平’这根底线。这个系统必须修改，否则不能上线。”
经过反复讨论，委员会最终做出决定：AI信用评估系统必须增加人工复核通道，对于逾期时间较短、有特殊原因的用户，自动触发人工审核；同时，系统评估时要优先参考正规的金融信用数据，减少对非必要社交数据的依赖。项目负责人虽然有些无奈，但也不得不接受这个决定。
系统修改完成后，进行了为期一个月的试运行。单亲妈妈李女士，因为孩子生病逾期还款后，收到了系统的人工复核通知。她上传了孩子的病历和医院证明后，不到半天就收到了信用等级恢复的通知，还获得了一笔低息信贷额度。“本来以为这次肯定要留下不良记录，没想到林氏的系统这么有人情味。”李女士特意给林氏客服发了感谢信，字里行间满是感激。
试运行期间，AI信用评估系统的用户满意度高达96%，坏账率不仅没有上升，反而因为精准的人工复核下降了2%。项目负责人拿着试运行报告，脸上满是愧疚：“是我之前太注重效率，忽略了用户的感受。现在才明白，伦理和效益并不是对立的。”
可伦理委员会的考验才刚刚开始。不久后，林氏的自动驾驶研发团队提交了一个重大项目——“L4级自动驾驶系统量产计划”。该系统采用了最先进的AI算法，能应对复杂的路况，研发团队希望能在年底前实现量产。但在安全测试中发现，当面临“撞向行人还是撞向护栏”的两难选择时，系统的决策存在漏洞。
伦理委员会的会议上，自动驾驶项目负责人展示了系统的测试视频：当突发情况出现时，系统犹豫了0.3秒，才做出撞向护栏的决策。“0.3秒虽然很短，但在高速行驶中，可能会造成严重的后果。”他的语气带着几分焦急，“我们可以通过优化算法缩短决策时间，但需要收集大量的事故数据，其中包括一些涉及人员伤亡的敏感数据。”
“敏感数据的收集必须严格遵守隐私保护规定。”省政法大学的李教授推了推眼镜，语气严肃，“这些数据涉及受害者的隐私，一旦泄露，会对他们的家人造成二次伤害。伦理委员会不能为了技术进步，就突破隐私保护的底线。”
沈驰远作为特邀专家参加了会议，他皱着眉说：“我是做汽车的，比谁都清楚自动驾驶的安全有多重要。0.3秒的决策延迟，在实际行驶中就是生与死的距离。但数据收集必须透明，我们可以和医院、交警部门合作，在获得当事人或家属授权的前提下，使用脱敏后的事故数据。”
苏清鸢也提出了自己的建议：“我们可以用情绪锚点技术的模拟系统，构建虚拟的事故场景。通过模拟不同的路况和突发情况，让AI系统在虚拟环境中进行训练，这样既能避免收集敏感数据，又能提高系统的决策能力。”
委员会成员们各抒己见，最终形成了共识：由林氏研发团队联合情绪锚点实验室，构建虚拟训练场景；同时，由伦理委员会出面，与医院、交警部门及公益组织合作，建立“事故数据共享平台”，在严格保护隐私的前提下，获取脱敏后的真实数据用于算法优化。这个方案既保证了技术研发的需求，又守住了伦理和隐私的底线。
方案实施后，苏清鸢带着团队进驻林氏自动驾驶研发中心。虚拟训练场景里，各种复杂的路况不断生成：雨天的湿滑路面、突发冲出的行人、失控的货车……AI系统在这些场景中反复训练，决策时间从0.3秒缩短到了
