会发布负面评估报告。”曹辛夷分析道，“在数据伦理日益重要的今天，那样的报告对公司的声誉将是毁灭性的，尤其是对我们这样主打‘透明可信’的品牌。”
两难选择：要么交出商业机密，接受可能充满偏见的审查；要么拒绝审查，背负“不敢接受检验”的污名。
“还有第三条路吗？”林晚忽然问。
所有人都看向她。
“我们能不能...”她斟酌着用词，“主动定义这场评估的规则？不是被动接受审查，而是主动邀请他们参与一个...实验。”
“什么实验？”龙胆草问。
“一个真正的透明度实验。”林晚眼睛亮起来，“IDEC质疑我们的透明度只是表演，那我们就让他们成为表演的一部分——不，不是表演，是成为我们透明度建设过程的见证者和参与者。让他们亲眼看着我们如何工作，如何做决策，如何处理那些棘手的伦理困境。”
她越说越快：“我们不只给他们看结果，我们给他们看过程。算法开发的过程，数据处理的决策过程，甚至...内部争论的过程。让他们看到真实，而不是准备好的材料。”
姚浮萍若有所思：“这很冒险。真实过程往往是混乱的、不完美的，有时甚至是丑陋的。”
“但那是真实的。”林晚坚持，“如果施特劳斯博士想要拆穿表演，我们就给他真实。也许混乱的真实，比完美的表演更有说服力。”
会议持续了三个小时。最终，龙胆草拍板：接受评估，但以主动、开放、甚至激进透明的方式进行。
“我们要做的，”他总结道，“不是通过一场考试，而是重新定义考试本身。”
接下来的两周，整个公司进入备战状态——但不同于以往任何一次危机应对，这次的准备不是包装美化，而是梳理真实。
技术部成立“透明化工作间”，实时记录“五彩绫镜”系统的每一次代码修改、每一个算法调整，并附上详细的决策日志：为什么改？谁提议的？有哪些反对意见？最终如何决定？
法务和人力资源部联合推出“伦理决策沙盘”，模拟各种数据处理中可能遇到的伦理困境：当用户隐私保护与公共安全冲突时怎么办？当算法无意中产生偏见时如何修正？当商业利益与数据伦理原则矛盾时如何取舍？
林晚负责最棘手的部分：梳理公司历史上所有与数据
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