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第5章

更新时间:2026-08-24 08:26:34

“未定义事件01”这个名字没有让事情变得更清楚。

它只是让所有人少犯了一种错。

接下来两天,调查组没有再给SR-27供电,也没有继续拆解那块用途不明的板件。能做的常规工作其实很多:追查2039年的入楼记录、核对Deep Origin旧资产库、重新比对门禁与电力系统、联系North Lake的前成员。

但这些工作大多没有戏剧性。

甚至很慢。

比如那台设备是谁送进来的。

物业没有记录。

Deep Origin早年的搬迁清单里也没有。

2039年负责公司基础设施的人已经移民新西兰,他在视频里盯着SR-27的照片看了半天,只说自己“可能见过类似的箱子”,却不记得是谁的。

又比如那次03:27的门禁认证。

工程师把系统拆到日志生成层,最终只能确认那不是普通的自检包,也不是后来补写的数据。

至于身份字段为什么为空,没有答案。

程越倒是很满意这种进展。

“至少不是软件坏了。”

陆川坐在会议室里翻纸质记录。

“还不能排除。”

“你这辈子是不是从来没说过一句‘确定’?”

“说过。”

“什么时候?”

“证据够的时候。”

程越把咖啡放到他旁边。

“那你现在确定什么?”

陆川想了一会儿。

“确定你今天已经喝第四杯了。”

程越低头看了一眼。

“这个证据够?”

“垃圾桶里三个杯子。”

“你还观察垃圾桶?”

“它就在我旁边。”

程越笑了一声。

这几天,两个人之间那种最初的试探感淡了一点。

不是因为彼此完全信任。

只是因为他们都发现,对方有一个共同习惯——

不急着把不知道的东西说成知道。

在这种案子里,这已经很难得。

⸻

第五天下午,一份来自东京的邮件改变了调查节奏。

邮件不是发给陆川的。

甚至不是发给Deep Origin。

它先进入加拿大国家网络安全中心的异常事件共享系统,再被转给程越。

发件方是一家日本人工智能安全实验室。

内容很短。

他们在10月18日凌晨进行模型稳定性测试时,发现实验集群出现一次极短的输出中断。

持续时间:

0.47秒。

所有模型的外部输出同时停止。

但计算任务没有终止。

系统电源没有掉线。

GPU利用率反而出现短暂上升。

事件只发生一次。

如果只有这样,它本来不会进入加拿大的调查。

真正让那封邮件被转过来的,是时间。

东京记录的异常发生在当地时间16:27。

换算到多伦多:

03:27。

陆川把邮件从头看了两遍。

“原始数据呢?”

程越说:“对方愿意提供。”

“设备时钟怎么校?”

“铯钟校准服务器,误差小于毫秒。”

“联网状态?”

“联网。”

“那不能排除外部同步。”

“对方已经查过网络流量。”

“查过不等于排除。”

程越点头。

“我知道,所以没让他们下结论。”

陆川继续往下看。

日本实验室一共有八套独立模型。

来自不同研发团队。

不同架构。

不同任务。

0.47秒期间,它们都没有向外输出任何token、控制信号或API响应。

但内部计算继续。

这不是传统意义上的宕机。

更像一个人说话说到一半,突然停了不到半秒。

脑子却没有停。

“他们为什么会注意到0.47秒?”陆川问。

“实验精度高。”

“普通用户根本不会感觉到。”

“不会。”

“那为什么上报?”

“因为八套系统同时发生。”

陆川把材料放下。

“还有其他地方吗?”

程越没有马上回答。

这个停顿让陆川抬头。

“有。”

“多少?”

“目前确认十二家。”

“什么地区?”

“美国三家,德国两家,日本一家,韩国一家,新加坡一家,加拿大两家,法国和荷兰各一家。”

“都是AI实验室?”

“目前是。”

“异常形式都一样?”

“这就是麻烦的地方。”

程越把另一份汇总表放过来。

“不完全一样。”

陆川低头看。

有的是生成输出暂停。

有的是机器人控制接口出现短暂无响应。

有的是训练过程中的日志写入停顿。

还有一家做语音模型的实验室,录音系统本身正常,但模型在那0.47秒里没有对声音做出任何外部判断。

共同点只有两个。

第一。

都发生在同一个绝对时间附近。

第二。

持续时间都接近0.47秒。

陆川没有看最后那列结论。

他先问:

“总样本有多少?”

“我们目前拿到完整数据的AI机构大约一百七十家。”

“只有十二家异常?”

“目前。”

“也就是说大多数没有。”

“对。”

陆川靠回椅背。

这很重要。

如果全球所有系统同时发生,那会是另一种问题。

现在不是。

“设备品牌有共同点?”

“没有。”

“云服务商?”

“至少四家。”

“模型框架?”

“不同。”

“网络供应商?”

“不同。”

“硬件?”

“英伟达、AMD、自研加速器都有。”

“操作系统?”

“也不同。”

陆川继续问。

“地理位置呢?”

“没有明显分布规律。”

“同一家企业不同机房?”

“有一家出现一个机房异常,另一个没有。”

“那先不要叫全球同步。”

程越看着他。

“十二个国家级实验室同一时间出现0.47秒问题,还不算?”

“不算。”

陆川说。

“全球同步意味着普遍性。”

“现在最多只能说,多个相互独立系统在接近同一时刻出现了相似现象。”

“你说话一定要这么长?”

“短了容易错。”

程越把文件收回来。

“行。”

⸻

这一次,陆川没有立刻去看SR-27。

他反而建议把Deep Origin暂时从分析中拿掉。

程越听完皱了下眉。

“为什么?”

“因为它会影响我们。”

“解释。”

“我们已经知道这里有A-0000、03:27、47秒。”

“所以一看到外部0.47秒,就会本能地把它们连起来。”

“你觉得不该连?”

“我觉得应该先看如果不知道Deep Origin,我们会怎么解释那些数据。”

程越想了一会儿。

“让另一组人做盲分析?”

“对。”

“不给03:27背景?”

“不给。”

“也不给A-0000?”

“更不给。”

当天晚上,一组没有接触“未定义事件01”的分析人员拿到十二家实验室的数据。

任务只有一个:

寻找可能的共同技术原因。

他们用了近十个小时。

第二天早上给出的第一版报告有二十六页。

可能性很多。

时间同步服务异常。

某个广泛使用的加密证书刷新。

云端安全策略更新。

网络授时抖动。

电网频率扰动。

卫星时间校准。

甚至包括一场极短的太阳活动影响。

没有任何人提出Deep Origin。

也没有人提出“某种东西在观察”。

这正是陆川想要的。

他们开始一项项排除。

最先被排除的是统一云服务故障。

十二家机构没有共同云平台。

然后是公网事件。

其中三套系统处于物理隔离状态。

再然后是标准NTP异常。

两家实验室根本不使用公网授时。

太阳活动也不成立。

当天没有对应强度的空间天气事件。

查到最后,只剩下几种很宽泛的解释:

未知的软件共性。

尚未识别的基础设施共同依赖。

时间记录误差造成的假相关。

或者——

多起无关事件恰好发生在接近时间。

最后一种并不荒唐。

世界上每一秒都有无数系统产生错误。

只要事后知道一个时间,再去寻找同一时间附近的异常,总能找到一些。

陆川反而最警惕这一点。

“我们是怎么找到这十二家的?”他问。

程越回答:“主动筛查。”

“筛查条件?”

“03:27附近、持续0.4到0.5秒、AI系统异常。”

“那这份样本从一开始就是被我们筛出来的。”

“当然。”

“那它不能用来证明03:27特别。”

程越放下笔。

“你说得对。”

他们需要反过来做。

不是问:

03:27有哪些系统异常?

而是问:

这些机构过去一个月所有类似的0.4到0.5秒异常,通常发生在什么时候?

如果03:27只是从大量随机事件里挑出来的一个巧合,它不会显著突出。

调查组重新向十二家机构申请更完整的历史数据。

这件事花了两天。

得到的结果并没有让问题消失。

十二家机构过去三十天里,总共记录到数百次短时输出异常。

分布在全天。

绝大部分彼此毫无关系。

只有一次,十二家中有十一家落在同一个一秒窗口内。

10月18日。

多伦多时间03:27。

第十二家因为日志精度只有两秒,无法精确定位,但也落在那个窗口附近。

陆川把统计表看了很久。

这一次,他没有说“巧合”。

但也没有说别的。

程越问:“现在能叫同步了吗?”

“能叫统计上的异常聚集。”

“你就不能让我舒服一次?”

“不能。”

“那你什么时候承认它们有关系?”

“找到共同机制的时候。”

“如果一直找不到?”

陆川说:

“那就一直说不知道。”

⸻

中午,东京实验室传来一份新的技术报告。

他们重新分析了0.47秒期间的硬件数据。

结果有一点反常。

如果模型真的短暂停止工作,GPU功耗通常会下降。

但那一瞬间没有。

八套系统中有六套功耗上升。

平均约百分之三。

很少。

却方向一致。

也就是说,那0.47秒里,系统并不是“什么都没做”。

它们似乎做得更多。

只是没有把结果送出来。

程越盯着图。

“像是在想东西?”

陆川立刻看他。

“不要人格化。”

“我只是比喻。”

“比喻会影响判断。”

“那你来比喻。”

陆川想了一会儿。

“像一家公司正常运转,但突然停止对外发邮件。”

“里面的人还在工作?”

“可能。”

“为什么不发?”

“不知道。”

程越看着他。

“你的比喻也没好到哪去。”

陆川没反驳。

他们继续检查。

内部内存没有统一异常。

计算图没有停止。

模型状态没有明显重置。

只是输出层在那0.47秒里没有产生外部可见结果。

东京团队甚至尝试重放相同输入。

无法复现。

这让事件失去了最重要的实验条件:

重复性。

在陆川看来,这意味着它暂时不能承担太大的解释。

一次发生、无法复现、缺少机制。

最多只能列为异常事实。

⸻

下午四点多,陈放来会议室找陆川。

他这两天一直负责整理Deep Origin旧系统。

“我找到一个东西。”

“什么?”

“不是A-0000。”

这句话让陆川抬了下眼。

陈放把一张旧备份索引放在桌上。

“2039年公司刚搬进来的时候,我们做过一次全机房压力测试。”

“然后?”

“那天有一段故障记录。”

日期正是6月3日。

设备搬入当天。

时间:

03:27。

故障描述不是模型暂停。

而是:

所有外部输出端口短暂无响应。

持续时间没有47秒。

只有:

0.47秒。

陆川重新看了一遍。

“原始日志?”

“还在磁带备份。”

“能恢复?”

“可以。”

“谁发现的?”

“我按年份搜故障码的时候看到。”

“你有没有用03:27搜索?”

陈放摇头。

“没有。”

“0.47呢?”

“也没有。”

“你确定?”

陈放被问得有些不爽。

“我知道你们现在最怕确认偏差。”

“我按故障类型查的。”

“好。”

陆川收下记录。

这条证据的价值比主动搜索出来的高一些。

因为发现过程并没有预先限定03:27或0.47秒。

但还需要验证。

“还有同类故障吗?”

“很多。”

“过去几年?”

“有几十次。”

“持续时间都是多少?”

“各种。”

“把全部给我。”

陈放愣了一下。

“你不是只要这条?”

“只看这条没有意义。”

一个小时后,几十次故障记录被整理出来。

大多数持续0.1到2秒。

时间随机。

2039年6月3日那一次,并不算最长。

也不是最严重。

如果不是发生在03:27,没人会注意。

陆川把它放回表格里。

没有单独标红。

程越问:“你不觉得它很关键?”

“它可能关键。”

“那为什么不单独列?”

“因为我不想以后每次看这张表,第一眼都只看它。”

这种做法看起来有点过度。

但程越没有反对。

他已经慢慢理解陆川的工作方式。

不是为了压制直觉。

而是尽量不给直觉太大的视觉权力。

⸻

晚上七点。

十二家机构增加到了二十六家。

不是因为新的异常突然爆发。

而是越来越多机构开始响应历史数据筛查。

到晚上九点,数量变成三十五。

其中三十一家在同一时间窗口内找到过相似的短暂输出异常。

四家没有。

第二天上午,四十七家机构完成复核。

四十三家确认。

四家不确认。

这一次,新闻没有出现。

没有公众讨论。

没有所谓“全球AI停顿”。

因为整个事件短得不到半秒,而且全部来自内部监控。

对普通人来说,那天什么都没发生。

地铁照常运行。

股票照常交易。

医院照常接诊。

手机照常推送广告。

大多数人甚至不会注意一个聊天模型慢了半秒。

这反而让陆川觉得更值得谨慎。

如果一件事只有在大量高精度记录被放到一起时才存在,那么它首先可能是统计问题。

其次才是事件。

调查组内部开了第一次正式评估会。

有人认为应该升级事件等级。

有人认为证据仍不足。

还有一名研究人员提出,AI实验室之间可能存在尚未识别的软件供应链共性。

陆川支持继续查这一条。

“即使系统架构不同,也可能共享底层库。”

“时间服务?”

“驱动。”

“安全组件。”

“监控工具。”

“任何不起眼的共同依赖都可能造成同步。”

有人问:

“如果查不到呢?”

陆川说:

“查不到不自动等于不存在。”

会议开了两个小时。

没有形成戏剧性的决定。

最后只是增加人手。

扩大样本。

保留事件等级。

暂停对外披露。

这让陈放有些失望。

散会后,他在电梯里问陆川:

“你们发现四十多个实验室同时出问题,就这么结束?”

“今天结束。”

“你不觉得应该有人说点什么?”

“说什么?”

“比如这是第一次全球性的AI异常。”

陆川看着电梯门上的自己。

“现在说这种话,只会让后面所有数据都变得更难看。”

“为什么?”

“因为一旦大家知道要找03:27和0.47秒。”

“全世界都会开始找到03:27和0.47秒。”

电梯到一楼。

门打开。

陆川先走出去。

陈放跟在后面。

“那你觉得什么时候才能确定?”

陆川没有停。

“等我们找到一个不是因为知道答案才出现的证据。”

⸻

那个证据在三天后出现。

不是来自AI实验室。

也不是Deep Origin。

甚至和计算机没有直接关系。

多伦多大学一名神经科学教授在看到内部数据请求后,主动联系了国家网络安全中心。

他不是来报告10月18日的异常。

而是提供一份十五年前的旧实验档案。

项目名称:

North Lake Computing Laboratory

日期:

2027年。

文件里记录了一次神经同步实验。

实验对象位于两个相距三百多公里的地点。

没有网络连接。

没有共享刺激。

按照原计划,两组人的脑电信号不应该出现任何时间锁定的共同变化。

但在某次实验中,两组数据同时出现了一个短暂的同步区间。

持续:

0.47秒。

实验报告没有把它解释成什么重大现象。

结论里甚至写着:

可能由仪器时间基准误差导致,建议后续排查。

真正让那名教授觉得值得重新翻出来的,是附件中的电力记录。

同步发生时。

North Lake备用供电系统出现一次额外负载。

18.6瓦。

陆川第一次没有马上说话。

因为这份记录形成于2027年。

比Deep Origin成立还早。

比A-0000在他们面前出现早了十五年。

而最重要的是——

这份材料不是他们搜索“03:27”“0.47秒”或“18.6瓦”找到的。

是一个不知道Deep Origin内部细节的人,主动提交的旧档案。

程越坐在对面。

没有催他。

陆川把那份文件从第一页重新看了一遍。

然后问:

“原始数据还在吗?”

“部分在。”

“先拿原始数据。”

“你不想先看实验结论?”

陆川合上报告。

“结论十五年前已经有人写过。”

“我想先看看,他们当年到底看见了什么。”

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