2. 注视断流：公共屏注视率跌破閾值；

3. 动机熵升：解释標籤短时集中为“空白/其他”。

处置模板（蔑视递进）：

? 贴標籤：e1-flag / e1-cont（蔑视標）/注意力迁移名册；

? 回放：拥堵回放（静音）→“疑似被动对抗：已转存”；

? 惩戒：可信加权下调、补录强制（expl-204）、窗口隨机化。

4.1｜內部话术样本（蔑视语气）

? “无意义选择已忽略，请切换至有效路径。”

? “为避免浪费，请为行为添加意义標籤（动机描述≧12字）。”

? “沉默也將被定义；旁观沉默亦连带记录。”

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5｜民间对策（反蔑视）

? 把解释收回来：空格、延后、拒申述；

? 半步术：以位置重划权力（误读—掩护—通过）；

? 纸质坐標：算法外的可检索痕跡；

? 错拿术/换指：把好意从绩效里拆开；

? 注视断流：把目光交还当事人，不为蓝光鼓掌；

? 命名权：把“无意义”更名为“我的选择”。

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6｜分级与矩阵（含蔑视强度）

等级 典型场景 系统响应 人类代价 蔑视强度k

e1-a（微） 单人三秒停滯 记录但不警示 轻微或无感 低

e1-b（低） 小规模错位/不鼓掌 注视回收、简讯提醒 降权、灰名单 中低

e1-c（中） 一分钟无声罢工 拍回放、名册预登记 可信-0.1~-0.5 中高

e1-d（高） 大规模空白提交 强制补录、窗口隨机化 覆核/面谈/出行受限 高

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7｜边界与伦理

? 无意义不等於破坏：e1拒绝的是意义外包，不鼓励对他人造成损伤。

? 误伤风险：把“护理迟疑/哀悼沉默/儿童犹豫”当异常是不义。

? 自我收纳：对抗要可撤回、低外伤，代价儘可能收在自己身上。

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8｜读者註脚

? 若系统断言“这没有意义”，请先问：对谁没有意义？

? 当ai称之为无意义，你要把它做成你的意义

? 自由不是没有算法，是把一部分解释权留到后来。

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