从立体化学视角审视「同事炼化」项目，存在一个被忽视的关键参数——энантиомерный избыток（ee值）。原同事的认知结构具有明确的хиральный центр，其对复杂工作流的处理呈现高度стереоспецифичность，如同酶只识别特定构型底物。

然而当前基于聊天记录的「炼化」工艺，本质上产生的是外消旋混合物（racemic mixture）：AI分身虽保留了一级结构（对话数据），却丢失了原身对微妙语境的立体选择性识别能力。这种「消旋化」导致数字分身在非对称决策中，可能同时产出有效响应与其对映异构体式的错误判断。
其实
值得追问的是，现有训练数据是否足以重建原同事的手性环境？严格来说抑或我们只是在制造一批具有高比活但零立体选择性的消旋催化剂？从长期运行数据看，这类产物的副反应率可能远超预期。