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。真正应该做的不是看到陌生结果就立刻删掉，而是把它们分成两类：一类只是数学上的漏洞，现实几乎不可能发生；另一类虽然现在看起来奇怪，却有可能暴露真正存在的脆弱性。
叶老师说：“自动测试的价值，不只是替你出更多题。它有时候会出你觉得不该出的题。你要做的是判断，那是无聊的漏洞，还是你自己的想象范围太窄。”
原既白把这句话记下来，却没有立刻把它放进报告。他先和宋弈挑出十几个最奇怪的样本，尝试用真实图像处理过程重现：重新压缩、截图、打印再拍、改变摄像头锐化、低光照下增加噪声。大部分极端模式确实无法自然出现，可以暂时归入“测试器漏洞”；但其中两类变化却在真实处理链里找到了近似版本。模型在这些现实版本上的性能也明显下降。
这次原既白没有因为找到一个新结构就急着往上总结。他只在实验记录里写：**自动搜索发现的异常中，至少有一部分对应真实采集过程；剩余部分尚不能确定是否具有现实意义。**
宋弈看完说：“你现在越来越会写‘不知道’了。”
“这是进步。”
“以前你最讨厌这三个字。”
“现在也讨厌。”
宋弈笑起来。
那天回宿舍已经接近熄灯，原既白才看见江遥下午发来的消息。她没有讲完整的蚂蚁模型，只问了一个很简单的问题：“一群人都不知道哪条路最近，最后却可能走出一条比较短的路，那是谁选的？”
原既白洗完脸以后坐到床边，把问题又看了一遍。他第一反应当然是“系统”，紧接着便意识到这和回答“群体”一样，只是换了一个词，并没有解释任何东西。他问她具体规则，江遥把“走过留下痕迹、后来更容易沿着痕迹走、痕迹会慢慢淡掉”这几件事说了。
原既白很快抓到其中的反馈结构：“短路往返得快，所以单位时间强化次数更多。”
“对。”
“那不就是正反馈加遗忘？”
江遥隔了一会儿才回：“这句话对，但是不好玩。”
原既白盯着屏幕：“为什么？”
“因为你一说完，好像已经解释完了。”
他本来想反驳，又把那几条规则重新想了一遍。如果只说“正反馈加遗忘”，当然能概括机制，却会掩盖一些真正麻烦的细节：为什么反馈太强会锁死错误路线，为什么遗忘太快又什么都学不到，为什么环境改变速度会决定最佳记忆长度。一个高层概念如果太早出现，有时确实会让人误以为下面的问题已经被解决。
他回：“那你怎么说？”
江遥发来一句：“快的路回来得早，错的路如果没人再走会慢慢淡掉。”
原既白看着这句话，几乎立刻明白为什么它更好。一个没学过复杂系统的人也能顺着这两件事往下想，而懂的人又会看到里面的反馈、竞争、时间尺度和路径依赖。
他回：“这个比较好。”
江遥很快发来：“顾老师说的，不是我。”
“收回表扬。”
“已经截图。”
两个人又聊了一会儿，话题慢慢从蚂蚁转到原既白的测试程序。江遥听完“测试器为了让模型出错，自己找到一堆奇怪图片”的事情，问了一个让原既白沉默几秒的问题：“那它现在和你的模型有什么区别？”
“什么意思？”
“模型为了分类准确，会找你没想到的线索；测试器为了让模型出错，也会找你没想到的方法。你觉得前一个是在学错东西，后一个是在钻规则漏洞。可对它们自己来说，不都是在完成目标吗？”
原既白看着这几句话，没有马上回答。
这当然不能简单说成两者一样。一个在学习数据中的区分方式，一个在搜索能改变输出的扰动，机制不同，目的也不同。可江遥真正指出的不是技术等价，而是设计者的视角：人总倾向于把符合自己预期的优化叫“学会”，把不符合预期的优化叫“钻空子”，仿佛系统应该自动知道哪一条路才是我们心里真正认可的路。
他最后回复：“可能区别不在它们有没有完成目标，而在我们有没有把真正的目标写进去。”
江遥问：“真正的目标写得进去吗？”
原既白没有立即打字。
如果任务只是豆子分类，可以慢慢补充边界；可一旦问题复杂到招聘、医疗、交通甚至人与人的判断，“真正目标”本身也许就是争论的一部分。谁来决定什么是重要的，谁承担错误的代价，哪些东西允许系统利用，哪些东西即使能提高准确率也不应该利用，这些都不是把损失函数再改几个参数就自然消失的问题。
他写了一大段，又全部删掉。
最后只回：“不知道。”
江遥发来一只猫点头的表情。
这个“点头”让原既白有点不爽。他问：“你很满意？