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内网里用户的虚拟形象设置功能，相当于这一功能的超级进化版。
举例而言，在游戏中角色的动作是固定的，衣物也只需要准备几套固定的运动模式；但在内网里，虚拟角色动作种类之繁多足以媲美现实世界，衣物的运动模式也必须千变万化。
于是超级人工智能们开发出一套衣物专用的物理引擎，可以根据材质和形貌建立物理模型，再根据动作实时模拟衣物的运动。
然而与另一个难题相比，衣物的问题简直可以忽略不计。
与旧时代的游戏不同，内网拥有可以调用人类全部感官的沉浸式虚拟体验。
正是因此，内网才能在很大程度上代替真实世界，满足人们的需求。
然而，就如同多人游戏必须处理玩家之间的互动一般，内网也面临着处理用户之间互动的问题。
照搬现实世界固然是一条路径，但用户之间的互动涉及一个相当麻烦的问题，那就是“伤害”
。
即便是超级人工智能，其行为逻辑也必须遵循底层的阿西莫夫定律。
阿西莫夫第一定律规定：不能伤害人类，也不能对人类受到伤害的情况熟视无睹。
经过长达几个世纪的机器学习算法迭代，阿西莫夫定律模块对“伤害”
一事的判断，精度已经能够达到4个9。
但无论精度再怎么高，人工智能管得了自己，却管不了人类。
举例：用户之间可不可以彼此触摸？当有人用语言伤害其他用户时，对方能不能进行物理还击？更极端一些的，有人想在内网中搞暗杀该怎么办？
人类的算力不及人工智能，在找麻烦方面却远远胜之。
于是乎，几台超级人工智能不约而同地使用了最简单粗暴的解决方案——
关闭用户之间互动时的触觉体验。
在内网里，你摸墙会觉得凉，摸棉花会觉得软，摸针尖会觉得疼；但如果你去摸另一个虚拟角色，对不起，没有任何感觉，对方也一样。
你去打、去踢、去扯衣服，甚至用刀子捅，对不起，一律无效。
世界一下子简单了。
但是，人类找不自在的程度，远远超乎了超级人工智能们的预期。
你不让互相伤害，我就不动手，我身为人类的面子往哪儿搁？
触觉模块关闭，我可以偷着开启。
使用者的IP地址加密，我可以找出来。
只有超级人工智能想不到的，没有人类做不出来的。
当然，这需要十分高超的黑客技术。
但高门槛并不能对人类在内网中互相伤害的行为形成障碍。
“内网搏斗”
就是这样一项活动。
参加者通过黑客技术彼此攻击，同时还可以配合攻击制作出炫目的视听觉特效，让观众获得享受。
对于此类事情，“黄”
曾经试图阻止；然而无论它怎样努力，人类总能变着法地互相伤害，并乐此不疲。
最后，“黄”
索性写出一套作弊算法，让自己可以在不违背阿西莫夫定律的前提下，对这类事情睁一只眼闭一只眼。
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