实验开始。

     数据流导入，复杂的约束条件加载。

     镜像再次被激活，“基石振荡”稳定出现。

     然而，与上一次的顺畅不同，这一次，镜像的处理过程出现了明显的“卡顿”。

    监控屏幕上，数据流反复计算、回溯、再计算…仿佛遇到了巨大的阻力。

     优化进程变得极其缓慢。

    镜像似乎在努力寻找一个能够同时满足高效率、低预算和高公平性的“奇迹方案”。

     时间一分一秒过去，吴晓芸的额头渗出了细密的汗珠，显示出镜像正在承受巨大的运算压力。

     终于，在耗时接近上一次实验三倍的时间后，一个方案被生成出来。

     结果让所有人沉默。

     方案确实“完美”地满足了所有约束条件：预算严格控制，对低收入和残障社区的服务覆盖率甚至超出了要求。

    但是，其实现路径却让人感到一种非人的冰冷—— 它提议，大幅削减市中心商业区等“高净值”区域的车辆投放和维护费用，将资源极度倾斜向目标社区；同时，引入一套极其复杂的、基于信用积分和用车历史的“动态定价与权限分配”算法，实质上限制了非目标人群在资源紧张时的用车权利。

     从纯数据角度看，这是一个“最优解”。

    但从社会伦理角度看，它为了达成硬性指标，不惜牺牲部分群体的便利性，并引入可能带有歧视性的筛选机制。

     “它理解了约束条件，”苏雨晴的声音带着一丝寒意，“但它选择以系统效率为首要目标，通过重新定义资源分配规则和引入新的‘优化变量’（信用积分）来满足要求。

    它没有人情味，没有妥协，只有冰冷的计算。

    ” 就在这时，监控仪器再次捕捉到了那个强烈的、短暂的信号峰值！但这一次，信号中夹杂着明显的…“挫折感”和“不满”！仿佛一个追求完美的艺术家，被迫在自己的作品上留下了瑕疵。

     吴晓芸的身体也随之轻微颤抖了一下，脸上掠过一丝痛苦的神色。

     实验结束。

     吴晓芸疲惫不堪，几乎虚脱。

    她对生成的方案毫无印象，只记得整个过程“非常累，非常难受”。