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依据是什么？”
“观察归纳。”
林婉调出另一份数据，“我分析了二十七场可追溯的法庭挑战记录，发现某些类型的证据（如物证）出现的基准概率较高且波动小，某些类型（如证人主观证词）概率低且易受辩论影响。
系统似乎在模拟现实司法中证据的可信度差异。
此外，‘情感类’证据普遍权重极低，除非在特定情境下与逻辑形成‘共鸣’，但风险很高，如战报三所示。”
她顿了顿，看向陈启：“这也是我需要你的原因之一。
我的模型擅长处理‘硬概率’，但对‘软因素’——如何构建具有说服力的叙事、如何引导系统AI（法官）的情感权重微调——缺乏实战经验。
理论上，优秀的故事可以小幅提升有利证据的出现概率，或降低不利证据的权重。
幅度可能在5%到15%之间，但在概率对抗中，这足以决定胜负。”
陈启明白了。
他是那个负责给冰冷概率注入“可信灵魂”
的人。
尽管这个灵魂也是计算的一部分。
“最后一个问题，”
他合上文件，“失败案例中，有因为‘委托人’本身有问题而导致的吗？比如，委托人确实有罪，无论如何辩护都无法扭转？”
林婉沉默了两秒，手指在触摸板上滑动，调出一份标记为【加密】的文档，输入密码后打开。
里面只有寥寥数行字：
“战报零（来源不明，可信度存疑）：委托人‘赵某某’，被控数据欺诈。
辩护方付出巨大代价，将‘无罪’概率推升至89%。
最后一轮，系统突然引入‘隐藏证人’，证明委托人曾自愿参与系统早期测试并签署‘责任豁免协议’。
概率瞬间崩塌，委托人被判定‘有罪且需承担额外系统惩罚’。
辩护方遭受反噬，代价翻倍。”
“自愿参与测试……”
陈启皱起眉，“这意味着，有些‘委托人’可能不仅是受害者，也可能是系统的共犯或实验品？他们的‘清白’从一开始就是伪命题？”
“只是一种未被证实的推测。”
林婉关闭文档，“但我们必须考虑这种可能性。
所以，我的策略是：不过度投入，不把辩护建立在‘委托人绝对无辜’的情感基础上。
我们只为‘概率’服务，不为‘正义’服务。
如果出现极端不利情况，及时止损，争取‘部分胜诉’或‘降低惩罚’，而非追求‘完全无罪’。”
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