第94章 代價共振 · 數據洪流（第1頁）

第九十四章代價共振·數據洪流

“分形實驗”的第三個月，神經織網的全球實驗數據庫迎來了第一次數據爆發期。

超過三百個實驗區提交了季度報告，總數據量達到了前所未有的級別：六千萬個監測數據點、二十七萬份社會調查報告、八萬小時的人類行為觀察視頻、以及數以億計的“主觀體驗日志”——那些實驗參與者自愿記錄的情緒、困惑、頓悟與掙扎。

陸凝團隊面臨的處理壓力是巨大的。他們必須從這數據洪流中提取有意義的模式，評估各實驗路徑的進展與風險，并及時發現可能導致災難性后果的早期預警信號。

“就像同時監控三百個獨立的生命體征監護儀。”趙曉玥在技術會議上打比方，“每個實驗區都有自己的‘心跳’和‘血壓’，我們需要實時判斷哪些波動是正常的生長痛，哪些是即將崩潰的征兆。”

為了應對這個挑戰，神經織網進行了一次重要的架構升級：引入了“分布式智能分析網絡”。

原理很簡單：將數據分析任務拆分，分發給全球各地的專業節點小組。生態修復實驗的數據由生態學家節點組處理，慢科技實驗的數據由社會學家和人類學家節點組處理，理性飛地（盡管取消了基因篩選，但保留了高效研發模式）的數據則由工程師和倫理學家組成的聯合小組分析。

每個小組的分析結果會被“元分析網絡”再次整合，形成全局性的趨勢報告和風險評估。

這個系統在第一周就展現出了驚人的效率——但也暴露了新的問題。

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第一個問題，被稱為“數據孤島偏見”。

不同專業背景的分析小組，由于關注焦點和評估標準不同，對同一批數據可能得出截然相反的結論。

典型案例是關于“生態修復區-17”的爭議。

該實驗區位于一片曾是重污染區的流域，采用了激進的“自然修復優先”策略：完全停止所有工業活動，遷出大部分居民，讓生態系統在最小人為干預下自我恢復。

季度數據顯示：流域的污染指標在三個月內下降了48%，生物多樣性指數提升了21%，這是巨大的生態成功。

但社會數據顯示：遷出的三萬居民中，有65%對安置條件不滿，40%出現了抑郁或焦慮癥狀，當地傳統社區結構基本瓦解。

生態學家節點組給出的評估是：“A+級成功，證明了自然修復的巨大潛力，建議推廣。”

社會學家節點組則警告：“社會代價過高，可能引發長期的心理健康危機和社區崩潰風險，建議調整方案。”

兩個結論都被提交到元分析網絡，引發了激烈的算法辯論——不是人類辯論，是AI模型之間的辯論。

最終，元分析網絡給出了一個折中的評估：“生態修復效果顯著，但社會代價不容忽視。建議：繼續修復工程，但立即啟動‘社區重建與心理支持’補充計劃。”

這個結論看起來合理，但當它傳回生態修復區-17時，卻引發了當地的抵觸情緒。

“我們好不容易讓河水變清了，現在又要我們把遷走的人請回來，重建那些破壞生態的社區？”當地負責人氣惱地說，“這不就是走回頭路嗎？”

而遷出的居民群體則通過神經織網發聲：“我們不是數據點！我們的家園、我們的記憶、我們的生活方式，都被當成‘必要代價’輕易犧牲了！如果修復的代價是消滅我們，那修復還有什么意義？”

爭論再次升級。

這一次，分歧不是在宏觀路線之間，而是在“不同維度的成功標準”之間。

生態修復的成功，能否抵消社會撕裂的代價？