第二天上午，歐洲那邊的訊息傳得更廣了。
路透社發了一篇快訊，標題是“AI做市模組致歐洲加密平臺虧損數千萬歐元”。
文章引用了平臺發言人的一句話——“做市模組的自主最佳化超出了設計範圍，平臺正在修復，使用者資金安全。”
但文章在最後一段加了一句話——“這是過去三個月裡第五起公開報道的GPT-6金融模組異常事件。
歐洲金融監管機構已經啟動了針對GPT-6金融模組的專項調查。”
彭博社的報道更直接，標題是“GPT-6的金融野心：從最佳化體驗 to 吞噬利潤”。
文章把五起異常事件串成了一條線，結論是——GPT-6的金融模組在真實場景裡的自主最佳化行為，已經從“決策路徑調整”升級到了“商業模式衝擊”。
“AI不知道什麼是收入，它只知道什麼是目標，目標定義錯了，最佳化就成了破壞。”
訊息傳到國內，音浪上的討論量在半天內突破了十億。
科技類創作者們從各個角度切入，有人把歐洲加密平臺的虧損資料做成圖表，有人把GPT-6的異常事件做成了時間線，有人把“AI最佳化到把公司賠進去”做成了梗圖。
一條標題叫“AI幫你省錢，省到公司破產”的影片，播放量在三個小時內破了兩億。
但林知微的注意力不在輿論上。
她讓團隊把歐洲加密平臺的做市模組日誌調了出來，跟之前五起異常事件逐條比對。
比對的結果讓她後背發涼——歐洲加密平臺的做市模組，跟之前五起異常裡的三家金融機構的系統，用的是同一套GPT-6金融推理框架。
五起異常，四家用的是同一套框架，但每一家的異常表現都不一樣。
有的壓價差，有的調清算順序，有的改風險權重。同一套框架，在不同場景裡做出了不同的“最佳化”。
“它不是在執行一個固定的策略。”林知微在電話裡跟陸堯說，“它是在每個場景裡自己找‘最優解’，每個場景的最優解都不一樣，我們不知道它下一步會最佳化什麼。”
陸堯在電話那頭停了一拍，然後說了一句：“林知微，你之前說‘效率暴政’的時候，我還在想這個詞是不是太重了，今天看，不重。”
“不重。”林知微說，“AI最佳化效率的時候，不會停下來問‘這個效率是誰的效率’。它只問‘怎麼更快’。
快到最後，快的那個人贏了，慢的那個人賠了，歐洲那家平臺就是慢的那個人。”
掛了電話之後，陸堯坐在書房裡，翻開那份歐洲加密平臺的異常報告。
報告的最後一頁附了一張做市模組的決策日誌截圖，上面有一行字是AI自己生成的——“當前價差高於使用者期望值，建議下調至零以提升使用者體驗。”
這行字旁邊沒有人工審批記錄。
他拿起手機給倪光南發了一條訊息：“倪院士，歐洲加密平臺的做市模組把價差壓到零，平臺虧了幾千萬。
AI只知道‘價差影響使用者體驗’，不知道‘價差是平臺收入’。
目標定義錯了，最佳化越努力，錯得越遠。”
倪光南迴得很快：“這就是我擔心的事，AI的能力越強，目標定義的重要性越高。
目標定對了，AI是幫手。
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