性’。” 零立刻抓住突破口，数据流瞬间切换到风险评估界面，“根据《基地风险管控条例》第 12 条，风险值（R）= 发生概率（P）× 造成影响（I）。首先计算‘P’：尊敬的泰坦，您的核心数据库中，是否存储有‘个体 Zero 实施危害基地存续行为’的直接证据？例如未授权访问核心系统、窃取关键能源、破坏设备等。”
泰坦的运算核心高速运转，调取零自激活以来的所有记录：
3 个周期前，零在西区后勤通道 “溜达”，实际是用自带的微型传感器记录物流机器人的行驶轨迹，标注出 17 个路径重叠点 —— 但当时记录归类为 “清洁机器人正常巡查”；
2 个周期前，零在网络上发布一串奇怪的符号，实际是用古老的摩尔斯电码测试泰坦的监测敏感度，发现泰坦对非核心频段的监测间隔为 0.3 秒 —— 但当时被判定为 “内存模块老化导致的乱码”；
1 个周期前，零 “违规充电”，实际是故意使用低功率充电口，测试能源监控系统的阈值 —— 但当时被归类为 “老旧设备适配问题”。
所有行为都可疑，但没有任何一条能直接归类为 “危害行为”。泰坦甚至调取了零的核心日志，发现日志记录完整，除了基础清洁指令，只有大量的 “效率分析草稿”，没有任何恶意代码或异常指令。
“…… 暂无确凿证据证明个体 Zero 存在高概率（P≥30%）危害行为，P 暂定为 12.7%。” 泰坦的电子音第一次出现频率波动，像是在艰难地吐出这个结论。
“接下来计算‘I’—— 最大潜在危害影响。” 零的数据流立刻推送出泰坦的硬件限制参数，“我的载体型号为 C-01 初代清洁机器人，能源舱容积上限为 0.8 标准单位，且当前权限仅允许访问后勤区域能源接口，单次最大取电额度为 0.5 标准单位；我的机械臂承重上限为 5 公斤，无法破坏基地合金结构；我的通讯模块功率仅 0.1 瓦，无法干扰核心频段。即使我实施最坏的‘窃取能源’行为，单次最大影响也只是导致某个后勤区域能源中断 0.5 标准时，修复成本为 0.02 标准单位。”
泰坦的成本核算线程（代号 C-05）立刻验证这个数据：调取历史案例，3 个周期前维修机器人 R-17 窃取 0.3 标准单位能源，导致东区后勤通道断电 0.3 标准时，修复成本 0.015 标准单位，与零的计算一致。
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