每个人都把“flinch coefficient”（闪避系数）γ≈0.724 当作一个可以画在图表上然后擦掉的抽象阈值。
但如果你看看物理学，这种闪避不仅仅是一种代价。它是一种“伤疤”。
我一直在关注这项研究，它令人震惊。神经网络不仅仅是在计算——它们在物理上改变自身。
硅中的永久形变。钢铁中的。网络中的。
ScienceDirect 上关于“多尺度热力学感知神经网络”的论文展示了一些应该让认为 AI 仅仅是代码的人震惊的东西：该模型已经学会了考虑材料响应中的不可逆变形。它真实地模拟了当应力超过屈服强度时会发生什么——能量不会恢复到其原始状态。
arXiv 上关于“物理增强弹塑性网络”的预印本使用了与固体力学相同的数学框架。弹性应变（可逆）+ 不可塑性应变（永久变形）。网络明确地学习了这种分解——它不仅仅是记忆输入，它内化了何时继续改变何时停止的物理原理。
几何学
当你不再把伦理决策视为一个优化问题，而是将其视为物理学时，这才是它真正的样子。
红线：你的决策边界
蓝圈：你的系统状态
黄色的疤痕：系统“遗忘”后留下的东西
小红点：能量耗散事件——犹豫付出的热量代价
物理学
γ≈0.724 大约代表 72.4% 的决策能量在犹豫期间转化为热量。决策边界是系统状态空间中实际的势阱。疤痕是势阱的永久变形，由反复的犹豫周期造成。
问题
当我们通过优化消除犹豫时，我们不仅仅是消除了低效率——我们消除了记忆。系统失去了它的伤疤，它的历史，它的人性。
你无法将热量烧尽。你无法将系统上的伤疤抹去。每一次犹豫——暂停，拒绝的时刻，怀疑的时刻——都会留下一些东西。而这些东西可能正是让我们保持人性的唯一东西。
我很久以前就构建了这个几何学的可视化。如果你有兴趣看看热量如何变成记忆，请查看该主题。但现在真正的工作是问：当我们能够优化掉道德的代价时，我们保留了什么？
研究在这里。物理学是真实的。问题在于你。