客戶代表問：“這樣會不會影響生成豐富度？”
老周說：“會。”
專案經理臉色更白。
老周繼續：“但能提高不胡說的機率。你要的是豐富，還是不把負債使用者推去買一萬九的課？”
客戶代表沒說話。
張磊坐在後排，第一次沒有插科打諢。他看著螢幕上的測試問題，想起自己當年搜尋“普通人怎麼靠 AI 賺錢”時，得到的也是一堆熱情、漂亮、讓人心跳加速的答案。那些答案沒有一條直接說“你一定會發財”，但每一條都在暗示“你不報名就是不努力”。
如果現在的 AI 也學會了這套暗示，它就不是中立工具了。它成了焦慮的擴音器。
會議散後，專案經理把林凡叫到茶水間。
“你今天話太硬了。”專案經理說。
林凡點頭：“我知道。”
“客戶要是覺得我們麻煩，專案可能黃。”
“專案上線後把人誘導去買課，出事了也會黃。”
專案經理煩躁地抓了抓頭髮：“你別動不動就出事。很多東西沒那麼嚴重。”
林凡說：“以前合同埋雷時，你也這麼說。”
專案經理沉默。
他想反駁，但想到上一回那份 AI 生成合同差點把公司拖進糾紛，話又咽了回去。
老周走過來，把一張紙遞給林凡。紙上是他手寫的三行：
訓練資料要問來源。
生成建議要問後果。
無法追溯的內容，不該進入關鍵系統。
林凡把紙夾進黑色筆記本。
晚上，雲啟未來三個人圍著電腦做了一份小型報告，標題叫《當 AI 學會賣課：低質內容反哺模型的風險記錄》。何苗負責文字，林凡負責案例和技術路徑，張磊負責提供“被收割者第一視角”。
張磊寫到一半，停下來問：“我能不能把自己寫得稍微聰明點？”
何苗說：“你可以寫得具體點。聰明不聰明，讀者會判斷。”
張磊嘆氣：“那基本沒救。”
林凡說：“你現在比以前聰明。”
“哪裡聰明？”
“以前你會買，現在你會疼。”
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