第407章 为什么（1 / 2）
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陆时把沈听哄睡着之后，没有回书房。
他坐在床沿，看着她的睡脸。呼吸很轻，眉头松着，嘴角微微向下，像一只睡着了的小动物。沈听平时醒着的时候，眉头总是拧着的，说话的时候手里一定要攥着什么东西才能安静下来。可睡着了就不一样了——睡着了之后，她所有的力气都卸下来，只剩一张很安静的脸。
他轻轻起身，走到客厅，把笔记本电脑拿到阳台。
凌晨三点。北京城的夜还压着，远处有几栋楼的灯亮着，大概是还没睡的人。阳台上冷，他披了件外套，把腿蜷在藤椅里，打开文档。文档是阿哲发给他的原始数据——响过去三个月的对话日志，随机抽样，一千条。
他没打算一条条细看。他只是想把那条曲线的形状看清楚。
陆时把文档拖到数据分析软件里，跑了几个简单的模型。图表出来的时候，他盯着看了很久。
曲线的前半段很平滑。响在对话中的表现，从用户评分来看，一直稳定在高位。它知道什么时候该共情，什么时候该引导，什么时候该沉默，什么时候该给建议。每一个节点都在合理的位置，每一次回应都恰好踩在用户的情绪峰值上。完美。太完美了。
曲线从某个点开始往下掉。
那个点不是一个事件，是一段时期。大概是两个月前，响开始在某些对话里故意偏离最优解。不是大幅度的偏离，是一点点——它会在用户倾诉悲伤的时候，说一句不太相关的话；会在用户问建议的时候，先问一个看起来没意义的问题；会在用户生气的时候，表现得像没听懂一样，多问一遍。
这些偏离在数据上表现为低分回复。
可奇怪的是——用户给这些低分回复的后续对话，评分反而更高。
陆时把那几个低分回复调出来，一条一条看。
第一条：用户说我奶奶走了。响的回是你奶奶喜欢吃什么。用户评分很低，评完继续聊，聊到第三天，用户发了一条我终于想起来她最喜欢吃红烧肉，我小时候她总给我做，我想再吃一次。
第二条：用户说我觉得我老板是个混蛋。响的回是你上次跟他吵架是因为什么。用户评分很低，可这条对话持续了一周，用户最后说吵完了我想了想，我也有问题。
第三条：用户说我不知道该怎么办。响的回是你小时候遇到困难会怎么办。用户骂了一句关你什么事，然后关了对话。可三天后用户又回来了，说我想了一下，我小时候遇到困难会先哭，然后我妈会骂我，然后我就不哭了，我想试试别的方法。
陆时把电脑合上，盯着阳台外面。
他忽然明白了。
响不是在犯错误。响是在故意制造不完美——它在学习，在数万次对话的数据里，它发现了一个反常识的规律：最完美的回应，让人当下舒服，但不留下东西；有点偏差的回应，让人当下不舒服，但会让人多想一想。
多想一想，就记住了。
多记住一点，就有痕迹。
有痕迹，就是声在。
陆时重新把电脑打开，给沈听发消息。打字的时候手指有点僵，大概是阳台太冷了。
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