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7、逆向校准 ...
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第七区审判官分部地下三层,C-7分析室。
房间没有窗户,四面墙壁都是哑光的深灰色吸音材料,天花板嵌着可调节色温和亮度的线性光源,此刻调成接近自然光的冷白色。房间中央是一个半环形的多功能工作台,台面上方悬浮着大小不一的十几面光屏,幽蓝的数据流在其上无声滚动。
陆瑶独自站在工作台前。她已经卸去了所有外部伪装,穿着仲裁者内勤的标准深灰色制服,审判时的黑色斗篷被叠好放在角落,长发在脑后挽成一个利落的发髻,露出清晰的颈部线条——那里光洁如初,三天前的淤痕早已了无踪迹。
她面前的屏幕上,并排显示着三份档案。
左侧是“陈启明”,退休教师,矛盾点:仓库访问时间冲突、来源不明的校徽。
中间是“林小慧”,图书管理员,矛盾点:坚持认为读者借阅行为存在“非随机重复模式”,关联另外两起低阶波动报告。
右侧是“张海”,公园清洁工(已处理),矛盾点:声称“落叶飘落轨迹存在规律性重复”,后被一级记忆删除处理。
三个案子,三个不同的普通人,三种看似毫不相干的“异常”关注点:时间与物品归属、行为模式规律、自然现象重复。
按照标准分类,它们会被归入不同的认知溢出子类,由不同的仲裁者分头处理,最终结论都会指向“个体认知偏差”或“记忆/感知误差”。
但此刻,陆瑶将它们并列在一起。
她的手指在虚空中划动,调出内部查询工具。她输入的不是案件内容关键词,而是一系列元数据筛选条件:
首次标记时间戳范围:近六个月。
标记触发机制:系统自动扫描(非人工上报)。
初次风险评估:低或中低。
关联数据节点:均经过第七区数据枢纽的“Gamma-3”协议转换层。
后续处理路径:均被分配至“长期观察”或“低优先级复核”队列。
筛选结果跳出。
除了眼前这三例,还有十一例。
十四个不同的名字,不同的年龄职业,不同的“异常”表现。有的是觉得“邻居每天出门时间过于精确”,有的是报告“家养植物的生长周期与往年记录存在统计偏差”,有的是疑惑“超市特价商品轮换顺序似乎有固定规律”……
零散,琐碎,微不足道。
如果单独看任何一例,都会像裴扰说的那样——只是“硬西红柿”,规整,符合预期,属于系统可以轻易消化处理的“标准异常样本”。
但当它们被并列在一起,当陆瑶的目光扫过那完全一致的元数据特征时,一种冰冷的异常感,悄然浮现。
太整齐了。
触发机制整齐(都是系统自动扫描捕捉,而非他人举报或自我暴露剧烈)。
风险评估整齐(全是低或中低,没有一例高危)。
数据路径整齐(都经过同一个协议转换层)。
处理方式整齐(都被导向观察或低优先处理)。
整齐得像……生产线上按相同模具压出的零件。
陆瑶的指尖微微发凉。她调出更底层的日志——不是案件内容日志,而是系统对这些案件进行标记、分类、分配时的操作记录。
日志浩如烟海。她编写了一个筛选脚本,只提取与这十四个案例相关的、涉及“判断逻辑”和“路径选择”的条目。
光屏上的数据流开始加速滚动,然后逐渐放缓,突出显示某些段落:
【案例#7742(陈启明):模式匹配度72%,符合‘怀旧固着-轻度’模板。自动分配至观察队列C。建议复核周期:90日。】
【案例#7815(林小慧):模式匹配度68%,符合‘职业性模式敏感-低危’模板。自动分配至观察队列B。建议复核周期:60日。】
【案例#7903(张海):模式匹配度75%,符合‘自然环境过度观察-低危’模板。自动触发一级接触协议。处理完成。】
……
每一个案例,系统都在极短时间内(毫秒级)将其匹配到某个预设的“认知偏差模板”,然后根据模板预设的风险等级和处理建议,自动分配后续路径。
高效。精准。无可指摘。
但陆瑶盯着那些“模板名称”和“匹配度百分比”。
这些模板……是谁定义的?匹配度的阈值是多少?为什么72%的匹配度就足以做出“观察90天”的决策?为什么张海75%的匹配度就直接触发了一级接触(记忆删除)?
更重要的是——这些模板,是否覆盖了所有可能的“异常”形态?
如果一个“异常”无法被匹配到任何现有模板,或者匹配度刚好卡在阈值以下,系统会如何处理?
忽略?还是……
她想起裴扰。他的档案一片空白,他的存在无法被系统识别,他的行为模式无法被归类。他就像一个游走在所有模板之外的“幽灵变量”。
那么,是否还有其他“幽灵变量”?或者,某些本应被系统注意到的“异常”,因为无法匹配模板,而被悄无声息地过滤掉了?
陆瑶感到一阵寒意。她调出近一年来第七区所有“认知波动”报告的总体统计图。
图表显示,报告数量呈平稳波动,与人口基数、季节变化等因素的预测模型高度吻合。风险等级分布也符合预期:高危极少,中低占绝大多数。
一切看起来都很“健康”。
但她现在看着这份“健康”的报告,却仿佛看到了水面之下,可能有一张无形的筛网。这张网有着特定大小的孔洞(那些“模板”),只有尺寸合适的“异常”才会被捞起来,标记,处理。而那些尺寸不对的——无论是太大(过于异常而无法识别?)还是太小(异常程度低于模板阈值?)——都可能从网眼漏过,沉入水底,不被看见。
陈启明他们,就是那些被捞起来的“合适尺寸”的异常。
那漏过去的呢?
陆瑶的手指无意识地敲击着工作台冰冷的边缘。她需要验证这个猜测。
她开始编写一个新的查询——不再寻找被系统标记的案例,而是寻找那些可能含有“异常”特征,但未被系统任何模板捕捉到的数据碎片。
这很困难。系统的过滤机制是黑箱,她无法直接逆向工程。但她有审判官的高级权限,可以访问原始数据流(尽管是脱敏和聚合后的)。
她设定了一个宽泛的筛选条件:寻找近三个月内,第七区公共数据网络中,所有涉及“规律”、“重复”、“矛盾”、“错误”、“不对劲”等关键词的匿名讨论、非正式记录、甚至是被自动过滤掉的“低信噪比”传感器数据。
结果数量庞大到令人窒息。
她不得不增加限制:只保留那些提及了具体时间、地点、人物或物品,且包含可验证细节的条目。
数量骤减,但仍有两千多条。
陆瑶快速浏览着这些“漏网之鱼”。大部分确实是毫无意义的噪音:抱怨天气预测不准,觉得某条路最近总堵车,怀疑买的商品缺斤少两……
但渐渐地,一些特殊的条目开始浮现:
【用户匿名:每天早晨7:15准时经过中央公园东门的那只黑白花猫,今天没出现。连续观察147天了,第一次中断。有点担心。】(时间:两周前)
【某小区业主论坛被删帖:3栋402的钢琴声,每天下午3点响30分钟,持续了三年。上周突然停了。不是搬家,人还在。奇怪。】(时间:一个月前)
【交通摄像头日志备注(低级ai自动生成):编号CT-7782摄像头,连续七日捕捉到同一辆未登记编号的灰色悬浮车于凌晨2:00-2:03经过第四大街与梧桐街交叉口,行驶轨迹完全一致。概率评估:巧合可能性低于0.3%。建议核查。】(状态:已标记“低优先级”,未处理)
猫,钢琴声,重复出现的无编号车辆……
这些细碎的、孤立的“不寻常”,没有达到触发“认知异常”模板的阈值,甚至可能不被认为是“异常”,只是生活中的微小变化或巧合。
但如果……它们不是巧合呢?
如果那只猫的消失、钢琴声的停止、无编号车辆的重复出现,都是某种更大变化的微小征兆?或者,是某种“模式”的一部分?
陆瑶感到心脏在胸腔里沉重地跳动。她调出地图,将这些碎片信息的地理位置标记上去。
没有明显的空间聚类。分散在城市各处。
她又调出时间轴。
也没有明显的时间规律。
看起来,真的只是随机噪音。
但她的直觉——那种经过千锤百炼的、用于识别“异常中的异常”的直觉——却在发出低鸣。
她缺少一个关键的东西:连接点。
这些碎片之间,以及这些碎片与陈启明那类被系统正式标记的案例之间,是否存在某种她尚未发现的、非线性的关联?
裴扰说要看“模式”和“流向”。她现在看到了“模式”的轮廓——系统化的模板过滤与处理。但“流向”呢?这些被标记的、以及可能被漏掉的“异常”,它们最终指向什么?
工作台上的通讯指示灯突然亮起,发出柔和的脉冲光。是内部频道,优先级:普通。
陆瑶从沉思中惊醒,看了一眼发件人:区域协调员-09。她的直属上级之一,负责分配日常任务和监督辖区稳定性。
她接通通讯,一面简洁的文字信息在侧屏展开:
【仲裁者-07,请于明日标准时09:00前往第七区数据枢纽中心,配合进行“Gamma-3”协议层的季度安全巡检。你的权限将临时开放至Level-4。协调员:09。】
Gamma-3协议层。
陆瑶的瞳孔微微收缩。
正是那十四个案例,以及可能更多数据流,统一经过的那个协议转换层。
明天,她将有机会以合法身份,近距离接触这个可能是“筛网”核心的节点。
这是巧合?
还是某种……安排?
她想起裴扰最后那个意味深长的眼神,和那句“西红柿要挑软的”。
硬的西红柿规整,安全,符合预期。
软的西红柿……可能藏着意外的甜,也可能藏着溃烂的芯。
陆瑶关闭了内部通讯窗口。
她面前的屏幕上,十四个案例的档案依然并排显示,那些未被系统标记的数据碎片像萤火虫般在地图上零星闪烁。
她缓缓坐进工作台前的椅子,背脊挺直。
地面,第七区的夜晚应该已经降临,霓虹亮起,无数人在既定的轨道上安然生活。
而在这个地下三层的分析室里,一个审判官正试图从完美的秩序日志中,辨认出第一道真正属于“阴影”的纹路。
明天,她将踏入那片阴影可能诞生的地方。
她需要做好准备。
也需要想清楚,如果在那里真的发现了什么,她该如何处置。
是像处理“硬西红柿”一样,按照模板和流程,将其归类、标记、归档?
还是……试着触碰一下那些“软”的、未知的、可能危险的部分?
陆瑶关掉了所有光屏。
分析室陷入一片适合思考的、柔和的昏暗。
只有她的眼睛,在黑暗中,映着仪器指示灯微弱的红光,亮得惊人。