“沈先生。” 林荆点头，“欢迎。”
“叫沈述就好。” 他在对面坐下，动作很轻，“我现在没有 ‘总’ 可以当了。”
这话说得坦然，甚至带着点自嘲。
林荆准备好的所有警惕和防御，一时间竟有些无处着落。
论坛开始。前半程按部就班：王院长致辞，MIT教授介绍国际前沿趋势，李正延代表团队讲解“虚拟灯塔”的升级方案和三层干预模型。
李正延的汇报一如既往的精准。他没有回避U-5017的案例，反而将其作为核心论据，阐述算法伦理的必要性。当他展示那个模拟不同干预阈值的deo时，几位临床专家频频点头。
“我们的核心原则是，” 李正延最后总结，“技术应当拓展人的能力，而非替代人的连接；算法应当揭示复杂性，而非简化人性。”
掌声响起。
林荆看着台上那个清瘦但挺拔的身影，心里涌起一股复杂的骄傲——他为她守护的信念，铸造了如此坚实的技术铠甲。
轮到专家讨论环节。气氛开始升温。
一位来自伦理委员会的专家提问：“李博士，你提到‘ 算法揭示复杂性’。但医疗决策需要清晰的标准。当算法判断 ‘风险较高’ 而建议人工介入时，这个 ‘较高’ 的具体阈值，是由谁设定的？医生？工程师？还是你们所谓的‘伦理委员会’？如果将来出现纠纷，责任如何界定？”
问题很尖锐。李正延看向周斯越。
“这个问题涉及法律与技术的交叉。” 周斯越接过话筒，语气平稳，“在我们的框架中，阈值不是固定值，而是一个动态范围，由多学科团队（包括临床医生、伦理专家、技术团队）基于持续的数据反馈共同调整和校准。责任界定遵循‘谁决策，谁负责’的原则，人工介入的最终决定权在临床医生或经过培训的个案管理员手中，算法只提供参考。所有决策过程会被完整记录，可供审计。”
“这会不会导致医生过度依赖系统，反而推卸责任？” 另一位专家追问。
“所以我们的系统设计强调 ‘辅助’ 而非 ‘替代’。” 林荆接过话头，“它提供信息，但不做判断。就像CT机提供影像，但诊断是医生做出的。我们正在开发配套的决策支持培训，帮助使用者理解数据的意义和局限。”
讨论越来越深入，渐渐触及核心：在认知障碍这个充满不确定性的领域，技术究竟应该扮演什么角色？是提供确定性的拐杖，还是陪伴不确定性的灯塔？
就在争论最激烈时，沈述举起了手。
主持人示意他发言。
他站起来，没有走向发言台，就站在自己的座位旁。
全场安静下来。所有人都想听听，这个曾经的 “反派”，如今的 “公益人”，会说什么。
“各位专家刚才的讨论，非常精彩。” 沈述开口，声音不大，但清晰地传遍会场，“这让我想起三年前，我开发 ‘记忆云廊’ 的时候。那时候，我坚信技术可以做得更多——不只是陪伴，还可以 ‘修复’。我们设计了 ‘情感优化算法’，试图抹平痛苦，强化快乐。我们觉得，这是在做好事。”
他顿了顿，目光扫过全场，最后落在林荆脸上。
“直到我的母亲确诊阿尔茨海默病。”
会场里响起一阵轻微的骚动。
这是沈述从未公开过的隐私。