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你能指望它自动学会公平？”她团队里的博士生补充了更极端的案例：某招聘筛选系统因为训练数据里男性简历占比过高，
都兴许打湿岸边所有人的鞋。当算力以每几个月翻番的速度冲刷着旧有规则时，谁又能说清哪一滴水该被拦住，
明天得把用户反馈里那条‘推荐内容越来越看不懂’的投诉处理掉。”走廊尽头的打印机还在吐纸，上面是一份尚未签署的供应商协议，
以及少数几位来自顶尖高校的认知科学教授。但反对者立刻抓住这一点开火：名单里几乎找不到专注算法审计或社会影响评估的人。“这就像让赛车手自己设计安全带，”卡内基梅隆大学一位人机交互教授在邮件里写道，
上面密密麻麻的红点记录着全球范围内基于深度学习发现的蛋白质结构。这种论调背后是实打实的产业逻辑——谁先撞线，
悬挂系统还在用五年前的图纸。”他随手在餐巾纸上画了条曲线——算力供给的增长斜率正在放缓，
而室内这群人的焦虑，恰恰映照着整个行业被推上风口浪尖后的微妙心态——技术迭代的速度已经快过所有人整理思绪的节奏，