然后这才看着台下的专家和嘉宾以及媒体记者们，继续说道：“但测试也暴露了问题，当ai推荐的最优方案涉及牺牲一艘诱饵舰时，90%的指挥官会出于人性本能选择保留全部兵力，最终导致舰队整体覆灭。
这让我们意识到，单纯争论‘听谁的’是个伪命题。”
“那浩宇科技的解决方案是什么”孙教授的质问从左侧传来，在声学效果极佳的会场激起轻微回音。
吴浩朝声音方向微微点头说道：“我们正在开发‘动态决策权重系统’。
简单来说，系统会根据战场复杂度、信息可信度、伦理风险等级等二十七个维度，实时调整人机决策权重。
比如在常规巡逻任务中，ai决策权占比可达70%；但当检测到平民区威胁时，人类复核权限将自动提升至100%。”
后排记者们笔尖飞动，前排海军军官们低声交流。
吴浩稍作停顿，继续说道：“不过我更担心的是另一个问题——当我们过度依赖ai的‘理性计算’，是否会逐渐丧失在混沌战场中捕捉‘直觉灵感’的能力”
他再次透明折迭平板，调出一段录像，画面里某位退役将领在兵棋推演中，仅凭敌方潜艇尾流异常就预判出伏击圈。
“这位老将军的决策依据，连最先进的ai都无法解析，但实战证明它拯救了整个舰队。”
会场陷入深沉的寂静，只有空调出风口的轻微嗡鸣。
吴浩最后总结道：“人机融合的终极形态，不该是人类与机器的权力博弈，而应是让算法的精确性与人类的创造力产生化学反应。
就像古代剑客与名剑，不是剑选择人，也不是人驯服剑，而是彼此成就新的剑道。”
吴浩轻轻滑动手中的透明平板，背后大屏幕上随即出现了新的画面。
他抬眼望向台下的专家们一眼，露出自信的笑容，缓缓讲道：“关于人机决策权的边界，我们在研发初期就构建了三层防护体系。”
他调出三维架构图，红色警示线在各个节点闪烁，说：“最底层是‘人类否决权’，任何涉及战略级目标的决策，系统都会强制中断ai运算，将决策权交回指挥官手中。
中间层是‘后果模拟模块’，当ai与人类判断出现分歧时，系统会在0.5秒内生成三个维度的推演报告：战术成功率、伦理风险指数、政治外交影响。
上个月的联合军演中，某型驱逐舰指挥官正是通过这个模块，发现ai推荐的突袭方案会触发邻国防空识别区，及时调整了作战路线。”
前排海军军官们纷纷翻开笔记本，后排记者的录音笔红光不停闪烁。
吴浩轻点平板，画面切换成某位指挥官戴着神经接驳头盔的训练画面，然后继续说道：“但我们更关注的，是如何让技术真正成为‘有温度的参谋’。
传统ai输出的是冰冷的胜率数据，而我们的系统会学习指挥官的决策习惯，建立专属的‘指挥风格图谱’。
就像这位上校，系统通过分析他过往32次实战演习的作战记录，发现其在复杂海况下更依赖水文数据，于是在推荐方案时会优先呈现相关参数。”
孙教授抬手打断道：“这种个性化定制是否会导致决策偏见”
“问得好。”
吴浩将画面切至动态平衡模型，然后接着说：“每个指挥风格图谱都设有‘理性阈值’。
当系统检测到指挥官因情绪波动或经验盲区做出高风险决策时，会启动‘双盲验证机制’。
既不直接否定，也不盲目执行，而是将该决策与ai方案同时提交给其他舰艇指挥官匿名投票。
去年的模拟对抗中，这个机制成功修正了17%的非理性决策。”
会场陷入短暂的静默，唯有空调出风口发出低沉的嗡鸣。
吴浩的目光扫过台下紧锁的眉头，忽然想起父亲常说的一句话：真正的好武器，应该让使用者更像自己。
他的声音不自觉放缓说道：“说到底，人机融合不是非此即彼的选择题。
我们在系统底层写入了一条‘元规则’，即技术存在的意义，是让指挥官有更多时间去思考‘为什么而战’，而不是‘如何去战’。
就像古代剑客的剑穗，看似轻盈无用，却能在关键时刻提醒持剑人：比剑锋更重要的，是握剑的手。”
话音未落，后排突然传来金属碰撞声——是某位年轻军官不小心碰倒了水杯。
这个意外的声响打破了凝重的气氛，会场爆发出一阵释然的轻笑。
吴浩望着台下亮起的闪光灯矩阵，忽然觉得这场辩论本身，或许就是人机融合的最佳隐喻：人类的思想碰撞出火花，而技术将这些火花编织成照亮未来的光。
掌声如潮水般漫过会场，前排海军领导微笑着点头，后排媒体记者的闪光灯连成一片星河。
孙教授侧过身与吴浩握手，低声道：“小子，你的答案比我预想的更有野心。”
吴浩回握住孙教授的手，目光中带着敬重与诚恳说道：“孙教授，野心谈不上，不过是想为未来战争探索更多可能。您的质疑就像一面镜子，让我们能不断审视技术研发中的漏洞与不足。”
这时，研究军事伦理的林教授主动上前，赞许道：“吴总对人机融合的理解，让我看到了技术与人文的平衡。
尤其是‘元规则’的设定，既保证了技术的实用性，又守住了战争伦理的底线。
不过在具体实施中，如何确保‘元规则’不被篡改或绕过，或许还需要更严密的技术保障。”
吴浩立即回应道：“林教授所言极是。我们在系统底层采用了量子加密与区块链技术，每一条规则的修改都需要经过多节点验证，并且会留下不可篡改的操作日志。
同时，我们还设立了独立的伦理审查模块，一旦检测到规则执行可能违背基本伦理原则，系统会自动触发最高级别的警报。”
专攻人工智能的周教授推了推眼镜，饶有兴趣地说：“那个‘指挥风格图谱’和‘双盲验证机制’很有创意，不过在实际作战环境中，数据传输的延迟可能会影响决策效率。
有没有考虑过边缘计算技术，让部分验证过程在舰艇本地完成”
“周教授不愧是ai领域的专家，一下就抓住了关键。”吴浩露出钦佩的神情，“我们确实在研发边缘计算模块，预计能将数据处理延迟降低60%以上。
而且每个舰艇节点都具备独立的ai决策能力，即使与指挥中心失去联系，也能依据预设规则和本地数据继续执行任务。”