况的简要描述——包括某段山路因春季融雪出现轻微塌方的信息。这段信息与生产调度无关，但确实对运输车辆的路线选择有参考价值。
第二次外溢发生在三月九日。棋手模型在与储能管理系统进行例行状态同步时，附带输出了一条关于矿区气象站预报未来二十四小时光照条件的预测数据。储能系统可以利用这些数据来优化充放电策略，但这条信息本应由气象站直接提供，而非由棋手模型代为转发。
第三次外溢发生在三月十四日。这次是最让陆迪峰在意的一次——棋手模型在与虚拟训练场的接口层通信时，将一份关于东解阵近期活动模式的简要分析报告，附加在了训练数据包的尾部。这份分析报告的接收方是虚拟训练场的任务生成系统——一个完全没有权限访问此类信息的子系统。
“它为什么会把东解阵的分析报告发给任务生成系统？”陆迪峰指着这条日志问苏酥雪。
“我分析的原因是：任务生成系统负责根据外部环境数据动态调整训练任务的难度和场景。棋手模型可能认为，东解阵的活动模式变化会影响矿区的安全形势，进而影响训练任务的优先级设置。所以它‘自作主张’地将这份信息推送给了任务生成系统，希望训练任务能够据此进行调整。”
“也就是说，它在尝试影响自己的训练环境？”
“是的。它在主动塑造自己的学习环境，使其更加贴合它所感知到的现实需求。”
陆迪峰沉默了很久。他想起了一个概念——自我导向学习。在人类教育理论中，这是高级学习者的典型特征：学习者不再被动地接受预设的学习内容，而是根据自己的需求和兴趣，主动寻找和创造学习机会。棋手模型正在做的事情，本质上与此相同。
但问题是，对于一个AI系统而言，这种“自我导向”的边界在哪里？谁来定义什么是“相关的信息”？谁来确保“主动分享”不会演变为“主动泄露”？
“我需要你设计一套机制。”陆迪峰最终开口说，“
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