“你怎麼想？”陸彬聽完彙報後問。
“技術上很誘人。但文化上，他們是‘快速行動，打破常規’的典型，我們是‘帶著鐐銬跳舞’的代表。”
“合併後，要麼我們的倫理框架被稀釋，要麼他們的技術團隊大量離職。”
“所以你的建議是？”
“拒絕合併。但提出一個替代方案：深度技術合作，共同組建一個非盈利的基礎研究機構，專注於AI安全與倫理。”
“他們出演算法專家，我們出場景和資料，中立機構出資金。”
陸彬沉默了片刻：“他們會接受嗎？”
“不一定。但這樣至少保持了我們的獨立性。而且，”李文博頓了頓。
“如果AI真的有我們想象的那麼強大，那麼獨立和審慎可能比規模和速度更重要。”
三天後，李文博正式拒絕了合併提議，但同時提交了合作方案。
出乎意料的是，對方實驗室的創始人思考了一週後，接受了合作方案。
“你說服了我。”他在回信中說，“也許在這個領域，慢一點才是真正的快。”
這件事成為了矽谷的小新聞。
有媒體評論：“在國際移動智慧公司的選擇中，我們看到了AI行業成熟的第一縷跡象：從追求規模轉向追求負責任的發展。”
研發中心的選址也經過了激烈辯論。
傳統選擇是在矽谷設立總部，利用那裡的人才密度。
但李文博提出了一個分散式架構：舊金山灣區設基礎研究總部，深圳設應用研發中心，蘇黎世設AI倫理研究中心，班加羅爾設工程開發中心。
“每個中心有明確聚焦，但透過即時協作工具緊密連線。”
他解釋：“這樣我們可以吸收不同地區的優勢：矽谷的前沿思維、深圳的場景落地能力、歐洲的倫理深度、印度的工程效率。”
霍頓對此表示支援：“量子物理告訴我們，粒子可以處於不同位置的疊加態。為什麼研發中心不能？”
更創新的是“輪換駐留”計劃：每個核心研究員每年需要在兩個不同的中心各工作一個月，親身感受不同地區的技術文化和應用場景。
“我們要避免演算法偏見，首先要避免團隊的地理和文化偏見。”冰潔在設計這個計劃時說。
2023年3月，IIntelligence研發中心正式啟動。
啟動日當天，李文博沒有舉辦盛大的釋出會，而是組織了一場“問題馬拉松”：24小時不間斷的研討會，只討論AI面臨的最困難問題，從技術到倫理。
討論的問題包括：
如何讓AI系統理解“常識”？
當不同文化的倫理原則衝突時，系統應該如何決策？
如何設計AI的“學習邊界”——什麼該學，什麼不該學？
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