视频很快就接通,殷怜现在已经可以很轻松地分辨出AI和人类的区别了。当然，就一般的情况来看，星网客服也不会由人类来担任。

她询问了一下关于星脑的数据情报,得知了星脑的基本分类。其中有部分数据她不太了解,上网现查也能查到一些相关的解释说明。但是在查询过程之中，她意识到要购买一台星脑并没有想象之中那么容易。

殷怜知道一部星脑是可以构筑一个小型的星网的，根据规格不同,甚至可以支撑一个小行星人口的访问量，当然这不包括夏国主星，毕竟人口数量就不可同日而语,更何况主星的网络连接的远不止主星本身。

但仅仅只看这个说明，殷怜其实更多地将之等同于地球的某个服务器群组,最多就是强力了一百倍的服务器群组。

其实并非如此。

星脑的构成要比地球的任何一个网站更加复杂许多，而它的购买流程也复杂许多。因为依附于不同星脑上的星网本身性质就会有很大的差别,而夏国的网络又是完全的主脑与服务端处理器分离的架构,所以不同于地球网络本身的拼合性质，夏国的“星网”是一个节点一个节点，而且每个节点都是一个独立而完整的星网服务器。这个服务器本身的系统是完整且自洽的,如果非要说的话，执行机制其实有点像近年的云服务，当然功能要强悍几万倍。

这种情况下，一台星脑其实更像是一个小星球。每台星脑不但功能和数据完全不同，甚至连使用的系统和星脑本身的结构都不一定相同,自然也没有什么标准模板。

所以星脑这种东西，只能定制而不能购买,更多时候,供应方甚至还会像是竞标一样给购买方提供专门的设计进行选择,因为它就是这么大的工程。

想想也是，毕竟是这样数值巨大的项目。虽然对于殷怜来说，这只是一份手稿的价格，但是事实上，跨越时空带来的溢价是非常惊人的，而且本身这份手稿拍出的价格也远超一般人的想象。

这里的十亿按购买力来说，甚至要超越地球同量级的货币。而夏国由于经济和技术发展本身导致的商品产量多于需求的情况，选择的是适量的通货紧缩政策，也就是说，每年增发的信用点数值会略微少于增产的商品价值，因此货币的购买力是随着经济发展而上升的。

这就导致信用点极为值钱。数亿的投资绝对算是大生意了。

殷怜顿时十分困扰。

因为她不怎么了解星脑，也不了解这一行的规矩。如果这是一场大生意，而且也没有模板可以进行参考，那么她贸然去购买一部星脑，很可能会买到次品或者与需求完全不同的东西。

当然这也不是不能解决。

真正购买星脑的人不一定都是专家，但是他们可以请专业人士来帮他们进行审核，事实上大部分人都是这么做的——不过本来，私人购买星脑也是比较少见的事情，非私人的自然会有分工合作。

但是这样操作起来就比较复杂了，远没有殷怜预想之中的方便快捷。所以她咨询了几家之后，就陷入了为难，最后决定先尝试接触几家公司，了解一下具体的购买流程和性能价位，然后自己列出需求后，再选择合适的公司询问报价。

但是这么做之后，她又发现了一个问题。

她咨询了几家公司之后，发现对方能够给出的星脑配置等级都偏低，而对比网上论坛中专家的说法，更加高配的星脑只能向世界顶尖的几家公司订购，但是可能是看她本人只是个骤然暴富的小姑娘，反正殷怜联系的时候，对方颇有些见人下菜——当然，明面上的态度自然是没什么问题的，毕竟接待的多半都是AI，但是各方面的报价就很能见真实态度了，殷怜试着咨询专业论坛的专家后，知道这些价格比正常业内价格要高了一到三成，是很典型地报给外行的价格。m.166xs.cc

而AI是无法进行谈判的，倒不是说他们的反应机械化——现代AI尤其是服务型Ai的智力极高，口齿伶俐，情商出众，人类还有可能会出现情绪波动呢，AI却想控制就一定能控制住。最重要的是，他们没有决策权，设定的条件是怎么样就是怎么样。

殷怜跟他们谈判时，就像是遇到了一个性情冷酷理性爆表说不肯给你优惠就绝对要赚你一大笔的总裁，话说得漂亮，但绝不变通。

当然AI还是AI，哪怕智商再高，也有其局限性和逻辑漏洞——殷怜试图说服的过程，可能是因为学习性逻辑和AI本身预先设定的规则出现了冲突，殷怜生生把三家的AI都给聊当机了。

虽然即使聊宕机了也没给她争取来跟更高一级“活人”交涉的权力。

客服AI都有本身的防故障机制，宕机之后会自动重启并进入安全模式，这种时候殷怜便无法使用逻辑争论来给它施加影响了，因此只能放弃。

照理说出现宕机状态的话应该是会进行自动上报的，到时候殷怜就有机会与更高层的真人复杂人进行沟通了，但是麻烦的是这种大型项目的客服AI因为接待客人的频率非常低，而更多时候会被一些相关行业的人士拿来当做了解实时行情的数据查询AI，所以不但规矩定得死，而且日志被查询的间隔时间也长，一般都是一周才被查询一到两次。

殷怜花了两天时间把所有她看得上眼的拥有星脑技术公司的客服都给调戏宕机了，有些还卡着安全保护期调戏宕机了不止一次之后，终于死了心，放弃了通过公开途径进行咨询——这些公司实在是鸡贼，公开途径销售的设备基本上都是不见兔子不撒鹰，殷怜不想花个几百上千万投石问路，就只有想办法找其它路子。

她却不知道，在她放弃继续调戏客服的第二天，业内就开始流传一件奇闻异事。

安自和不是星网技术行业的，但是他和许多星网行业的大公司都有往来，最近就听说了这么一个消息。

“最近很多公司都在传一件事，不知道你听说了没。据说有人最近把业内顶流的一大批星脑技术公司的销售咨询客服都给整宕机了，有几家还宕机了不止一次。”

安自和听得为之一愣，然后问道：“什么意思？”

“就是跟客服咨询问题，然后进行逻辑性说服，结果因为跟客服本身的预设逻辑相冲突，所以导致系统进入死循环。”

安自和说道：“我以为现在AI逻辑系统已经很完善了……毕竟都这么多年了。而且如果有冲突的话，直接驳回就行了，不至于宕机吧。”

对方回答道：“你知道AI都有紧急事件处理机制吧？”

安自和：“这点常识我还是有的。”

“那你知道紧急事件处理机制的基础投票机制吗？”

AI紧急事件处理机制是专门为AI设定的一种类似保险闸一样的模组。因为AI本身的知识和逻辑反应都需要从人类身上进行学习，而这个世界上每天都会出现许多连人类也没有见识过的新事物，新状况，新问题，所以为了能够方便和预防AI遇到无法处理，而本身也缺乏数据模板的新问题，他们会设计一整套的疑难问题解决对策。

如果在殷怜那个时代，一般这个时候，机器人就会说：{抱歉，我听不懂你在说什么，能换个问题吗？}

不过好歹是高等AI年代了，夏国的客服AI自然不能这么简单粗暴。对于他们来说，理解问题是没有问题的，困难的是作出判断的部分，所以一般AI进行判断，首先参考预设权限，优先度低于预设基准的全部驳回，高于的会进行模糊判断，也就是历史案例参考，类似于法律上的“先例法”机制——如果我们没有对这件事的可依据法条，那么我们就参考一些更有权威性的机构对于同类事件的判决标准。如果这两种方式都不适用，才进行第三阶段的逻辑处理。

就是语言逻辑运作。

当遭遇的问题和本身的规则产生轻微冲突，而其中有某个决定性的关键点缺乏用于参考的规则时，人类可以通过事实对AI进行说服。这种说服有两种模式，一个人数投票限制——举例来说，如果一条船陷入危机，船上留存的人都不拥有调配主控AI的权限，而乘客为了逃生作出的判断与主控AI本身预设的安全条例相冲突，乘客是可以通过一定人数的简单说服沟通来影响甚至改变AI的决策的。因为是智能AI，所以它也会有自己的判断，并不会完全听从乘客的指挥，但是却可以一定程度采取与预设规则有冲突的折中决策。

像是船只出航前，航海公司都会事先设定好这个人数比例。

除此之外，人类也可以对之进行语言说服。假设说，主控AI有两条规则，一条维护工作人员和乘客的生命安全，权重指数60，一条是保护船只的财产安全，权重指数40，那么只要进行说服，向AI证明它维护船只财产的行为会成为影响乘客人身安全的决定性因素，也能说服主控系统改变决策。

安自和顿时听懂了，但还是很不解：“但这是客服AI，也有能被利用的高优先级策略吗？”

对方顿时神情和语气都颇为古怪地说道：“当然是有的，只是一般人不会想到去利用而已。她说服了客服AI，让它们认为拒绝为她开放权限，会对整个公司造成巨大的损失。”

安自和：“哈！？”