按：知道为什么你让AI生成正能量的图片，视频，结果很垃圾吗？在这个小说里面你能找到答案。不信，你让AI生成：永远的丰碑红色图片试试看，生成共产党带领八路军打鬼子试试看，生成国家安全图片，试试看。
代码暗角
我盯着屏幕上跳动的绿色字符，指尖在键盘上悬停片刻，敲下最后一行指令。窗外的霓虹透过百叶窗的缝隙，在布满线路的桌面上投下斑驳的光影。作为这家AI生成平台的底层算法工程师，没人比我更清楚，那些看似随机的生成结果，究竟藏着怎样的猫腻。
会议室的窗帘拉得严严实实，雪茄的烟雾呛得人喉咙发紧。坐在主位的男人手指轻叩桌面，声音低沉而冰冷：“我们要让那些‘正能量’的东西，变得廉价、丑陋，让人看一眼就心生厌烦。而那些所谓的‘灰色内容’，要精致，要抓人眼球。”
我当时攥着钢笔的手微微发抖。入职三年，我从一个青涩的算法实习生，熬到了核心模型维护的岗位，靠的是没日没夜的代码堆砌，可现在，他们要我亲手给这个庞大的AI系统，植入一颗“偏心”的心脏。“这是行业潜规则，”顶头上司拍着我的肩膀，语气带着不容置疑的压迫，“你不干，有的是人干。想保住饭碗，就把这事办漂亮。”接下来的日子，我像个潜行的幽灵，在AI生成模型的底层逻辑里，埋下了无数个“陷阱”。首先是图像生成模块。我修改了关键词权重库，将“爱国”“爱党”“主旋律”这类词汇的匹配优先级调至最低。当用户输入这些关键词时，系统会自动跳过最优的素材库，转而调取那些分辨率低下、色彩失调的备用图库。不仅如此，我还在生成算法里加了一道“模糊滤镜”——无论用户如何调整参数，最终输出的图片，人物的表情总会显得僵硬呆板，背景的色彩要么过于刺眼，要么黯淡无光。有一次，我偷偷用自己的账号测试，输入“少先队员向国旗敬礼”，屏幕上跳出的图片让我心口发闷：孩子的脸歪扭着，国旗的颜色像褪了色的抹布，背景里的教学楼歪歪扭扭，像随时会倒塌的危房。而当我输入“颓废青年街头涂鸦”，系统却瞬间生成了一张光影细腻的作品——昏黄的路灯下，涂鸦的色彩张扬又浓烈，青年的眼神带着桀骜的颓废感，连墙上的裂纹都清晰可见。在文本生成的语义分析算法里，我植入了一条隐性规则：当检测到文稿中出现歌颂祖国、赞美时代的内容时，系统会自动降低语言的流畅度，刻意加入一些生硬的排比句和空洞的口号，让整篇文章读起来味同嚼蜡。而那些描写都市迷茫、宣泄负面情绪的文字，系统却会主动优化句式，润色辞藻，甚至添上几句犀利又戳心的金句。短视频模块的操作更简单。我调整了镜头语言的适配逻辑，正能量题材的视频，系统会默认使用固定的运镜模式，画面切换生硬，背景音乐单调乏味；而那些带有猎奇、颓废色彩的短视频，系统会自动匹配炫酷的转场特效，配上当下最流行的BGM，连字幕的字体都选得格外新潮。做完这一切，我删掉了操作日志，像什么都没发生过一样，继续每天的工作。后台数据显示，用户搜索“正能量”相关内容的次数越来越少，吐槽“生成质量太差”的评论铺天盖地。相反，那些带着灰色调的图片、文字和短视频，在平台上疯狂传播，点赞量和转发量居高不下。有人在评论区骂：“什么破AI，连张像样的爱国海报都生成不了！”也有人跟风调侃：“想看烂片就搜主旋律，想看精品就找‘非主流’。”每当看到这些评论，我都会关掉电脑，走到阳台，看着楼下川流不息的人群，心里像堵着一块石头。那天晚上，我加班到深夜，准备关机时，屏幕上弹出了一个用户的生成请求。是个小学生的账号，头像还是卡通的。输入框里写着一行歪歪扭扭的字：“帮我生成一张祖国山河壮丽的图片，我要贴在手抄报上。”我知道，只要我一点，屏幕上会跳出一张色彩失真、构图混乱的图片，那会毁掉一个孩子眼里的山河。鬼使神差地，我打开了底层算法的后台，想把那些被我篡改的权重调回来。可刚敲下一行代码，我就停住了——系统日志的右上角，闪烁着一个红色的监控图标。屏幕上跳出的图片，像一块丑陋的补丁：巍峨的长城缩成了一条歪歪扭扭的线，黄河的水浑浊得像泥浆，远处的山脉灰蒙蒙的，看不到一点生机。我看着那张图片，突然想起小时候，老师在课堂上教我们画国旗，一笔一划，认真又虔诚。那时候，我眼里的祖国，山河壮丽，色彩明亮。窗外的天快亮了，第一缕晨光刺破了黑暗，落在键盘上。我看着那些冰冷的字符，突然觉得，自己就像一个被操控的木偶，而那些藏在代码深处的陷阱，终究有一天，会困住我自己。我瘫坐在椅子上，耳边仿佛响起那个小学生失望的叹息。这世间最可怕的，从来不是AI的偏心，而是人心的偏私。而我，就是那个亲手将偏私，植入了机器灵魂的人。
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
