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    “地域标签还在起作用。”林野盯着后台代码，发现算法里藏着一个“地域情感权重”的隐藏模块，会根据不同地区的政策倾向，调整例句的情感色彩。他毫不犹豫地把这个模块删掉，却弹出一行警告——“删除该模块将导致地域适配性下降，用户留存率预计降低15%”。

    “删。”陈砚不知什么时候站在了门口，手里拿着一份刚签好的文件，“我已经跟董事会说了，宁可少赚15%的钱，也不能让星译变成带偏见的传声筒。”

    那天晚上，测试组所有人都留了下来。老周重新训练了例句库，把所有带情感倾向的句子全部筛掉；苏晓设计了“地域盲测”机制，算法在处理文本时，会自动屏蔽用户的IP地址和地理位置信息；林野则写了一份《AI翻译伦理准则》，里面明确写着：“禁止根据用户地域、信仰调整翻译倾向；争议性词汇需提供多版本选择；语义中立优先于翻译流畅度”。

    准则发布前的最后一次测试，林野用了一份最难的文本——关于耶路撒冷归属问题的新闻报道。算法没有再给任何偏向性的翻译，“圣城”“争议地区”“历史名城”三个选项并列展示，例句里既没有“理应归属某国”，也没有“某国非法占据”，只有客观的事实陈述。

    “成了。”苏晓兴奋地拍着手，屏幕上的中立性评分第一次跳到了100分。

    《AI翻译伦理准则》发布那天，星译科技上了热搜。有人在评论区说：“终于不用再被算法‘教’着怎么看世界了”；也有人质疑，没有地域适配性，翻译会不会变得生硬。

    林野在接受采访时，举了个例子：“就像两个人在桥上对话，桥不能帮左边的人放大声音，也不能帮右边的人捂住耳朵。我们要做的，只是把两边的话原原本本地传过去，让他们自己听，自己判断。”

    那天晚上，林野收到一封邮件，是三年前那个因为算法偏见差点毕不了业的留学生发来的。邮件里说，他现在在一家国际组织做翻译，看到《AI翻译伦理准则》时，特意用星译V9翻译了一份关于难民问题的报告，“这一次，我终于能给不同国家的同事，看同一份没有偏见的文本了”。

    林野看着邮件，想起陈砚说过的那句话——翻译是桥，不是墙。而他们这群人，就是在给这座桥刻上中立的刻度，让每一个走在桥上的人，都能看见同一片河。

    窗外的天已经亮了，测试室里的咖啡又续了新的一壶，三十块显示屏依旧亮着，只是现在滚动的文本里，再也没有了那些藏在代码里的偏见。

    hai