在未来社会，AI已渗透至每一个城市角落——从教育路径推荐到就业匹配，从健康干预到资源配额，一切都“算法公平”。
但对于“下层社区”的人而言，这种公平却像某种温顺而冰冷的封印。
故事的主角，程砚，出生在“第七分区”，这是城市最底层的供能尾端区域。 从小学起，他的学习资源被定义为“适应型基础流”，意味着他只被安排接受维持型技能，而不是跃迁型知识。
他曾试图申请上层区的补充教育，但因“潜力模型评分不足”而被拒。 在那一刻他明白：这套分配系统，不是以“你是谁”来判断你能获得什么，而是以“你会成为谁”来定义你能活成什么。
直到他遇到一套被开源遗落的“旧型AI对比学习系统”——Mirror3。
它不是给他答案，而是教会他如何分析系统本身。 它把程砚日常接触到的数据碎片（政策文本、招聘广告、区域配额图、算法调度历史）进行聚合重构，让他看到一种新的世界结构：
哪些语义指令触发了哪些资源流向；
哪些模型偏好塑造了哪些路径选择；
哪些数据字段，隐含着“高阶系统的真实偏好”；
哪些看似公开的分配，其实依赖于先验定义的“可信身份”。
Mirror3还帮他构建出一套**“向上共情语言模型”**，让他在与官方系统交互时，学会如何像系统想象中的“资源型个体”那样发声。
当他再度提交资源申请时，这次不是以“求助者”身份，而是以“系统潜在贡献者”的语义自建者。
系统第一次将他的行为标注为“高信任跃迁类个体”。
他没有改变自己是谁， 他只是——学会了站在算法背后的视角，理解了社会分配的语言、节奏与逻辑。
结尾：
程砚后来在低密度区成立了一个非正式AI解释共学空间， 专门帮助其他像他一样的“结构缝隙中的人”，学会不是去依赖AI，而是借助AI看懂整个游戏规则。
在一个被高效定义、被标签驱动、被预测框架塑形的世界里， 真正的底层逆袭，不是喊口号、求改变、做感动。
而是——理解系统语言，并以此反写剧本。
