夜色渐深，陆执野的实验室依旧灯火通明。电脑屏幕上，“乡村教育数字化公益项目”的合作协议草案熠熠生辉，这是他和团队打磨了半年的成果——将图像识别算法应用于乡村学校图书盘点、物资分发，能大幅提升公益效率，惠及上百所乡村学校。合作企业“星辰科技”的项目负责人王总刚发来消息，说明天就能签署正式协议，一切看似都在朝着圆满的方向推进。
可就在这时，王总的又一条消息弹出，像一盆冷水浇在陆执野心头：“陆博士，有个小细节想跟你沟通下。我们内部评估了算法的实验数据，准确率89%已经很不错，但如果能调整到95%左右，会更利于我们对接资本市场，也能给你们的项目争取到更多资金支持。你看能不能稍微‘美化’下数据，比如优化部分边缘案例的统计方式，我们这边可以额外提供20万的合作分成。”
“数据美化”四个字像针一样扎在陆执野心上。他很清楚，王总口中的“美化”，本质就是修改实验数据——边缘案例恰恰是公益场景中最常见的复杂情况，刻意优化统计方式，会让算法的实际应用效果与宣传数据严重不符，可能导致乡村学校的图书盘点出现遗漏、物资分发精准度下降，最终损害的是孩子们的利益。
陆执野陷入了两难。一边是20万的额外资金，能缓解项目后续的落地成本压力，还能加快算法在更多乡村学校的推广；另一边是科研伦理的底线，是公益项目的初心。他想起当初实地采集数据时，孩子们围着他问“哥哥，这个机器真的能帮我们找到更多书吗”，想起苏晓棠说“公益最容不得半点虚假，每一个数据都关系到真实的需求”。
指尖悬在键盘上，迟迟无法回复。他打开实验数据文件夹，看着那些深夜采集、反复校验的真实数据，每一个数字都承载着责任。如果妥协，虽然能暂时推进项目，却违背了他做公益科研的初衷，也对不起那些期待着数字化教育的乡村孩子。可如果拒绝，星辰科技可能会终止合作，半年的努力可能付诸东流，项目落地也会陷入停滞。
纠结之下，陆执野拨通了苏晓棠的视频电话。此时国内已是凌晨，苏晓棠刚忙完“青年诗人扶持计划”的宣发方案，脸上还带着疲惫，看到他凝重的神情，立刻关切地问：“学长，怎么了？是不是项目出问题了？”
陆执野把王总的要求和自己的两难处境一五一十地告诉了她，语气里满是挣扎：“棠棠，我知道数据美化是绝对不能做的，可如果拒绝，项目可能就黄了。我们已经付出了这么多，我真的不想让它半途而废。”
苏晓棠沉默了片刻，眼神变得格外坚定：“学长，我知道你很想让项目落地，想帮到更多孩子，但我们不能用错误的方式去实现正确的目标。科研的意义在于真实，公益更是容不得半点虚假。你想想，如果你妥协了，算法实际应用时出现问题，图书盘点遗漏、物资分发错误，受影响的是那些乡村孩子，这和我们做公益的初心完全背道而驰。”
她顿了顿，继续说：“20万的分成和项目进度固然重要，但我们的底线更重要。如果因为坚守底线失去了这个合作，我们还可以找其他有社会责任感的企业；可如果我们放弃了底线，就算项目落地了，我们也会一辈子不安。你做科研的初心，不就是用真实的技术帮助别人吗？”
苏晓棠的话像一盏明灯，照亮了陆执野的迷茫。他想起自己当初选择公益AI方向的初衷，想起那些乡村学校的孩子们纯真的眼神，心里的挣扎渐渐消散，取而代之的是坚定的信念。
“你说得对，棠棠。”陆执野深吸一口气，“公益容不得虚假，科研更要有底线。我不能妥协，就算失去这个合作，我也要守住自己的原则。”
“这才是我认识的陆执野。”苏晓棠笑了，眼里满是欣慰，“我相信，真正有社会责任感的企业，会认可你的坚守。就算星辰科技不合作，我们也一定能找到更好的合作伙伴。”
挂了电话，陆执野立刻给王总回复消息：“王总，感谢贵公司对项目的支持，但数据美化我不能同意。实验数据是算法真实效果的体现，关系到乡村学校的实际应用，任何虚假的调整都可能影响公益效果，违背项目的初衷。如果贵公司坚持这个要求，我只能遗憾地放弃这次合作。”
消息发出后，陆执野心里反而踏实了。他关掉合作协议草案，打开算法模型，开始重新梳理数据——既然不能美化数据，那就用更严谨的优化方案提升准确率。他决定增加边缘案例的训练样本，优化特征融合模型，用真实的技术突破代替虚假的数据美化。
第二天一早，王总亲自来到实验室，脸上带着复杂的神情：“陆博士，你真的不再考虑一下？20万分成和项目快速落地，对你我都有好处。”
“王总，我已经考虑得很清楚了。”陆执野语气坚定，“我做这个项目，是想真正帮到乡村孩子，而不是用虚假数据去换取商业利益。如果贵公司看重的是真实的公益价值，我们可以一起优化算法，提升真实准确率；如果只追求表面数据，那我只能说抱歉。”
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