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第130章 混乱10（第2页）

他快速输入伪造指令：“滨江路，历史通行量+200；反馈评分，平均4.9分。”“老城区小巷，通行量+150，评分4.8分。”

当最后一条指令发送完毕时，实验室的挂钟敲响了十二下。

林默瘫在转椅上，额头的汗顺着下巴滴在领口。

终端屏幕弹出“数据写入成功”的提示，他却不敢放松——系统需要至少两小时才能消化这些新数据，而在这两小时里，任何异常都可能暴露他们。

“该我了。”周晓冉的声音突然响起。

林默抬头，看见室友正打开用户路径共创平台，手指在任务发布栏快速输入。

他的影子被屏幕蓝光拉得很长，落在实验室的地面上，像道正在生长的裂痕。

“等系统明天早上更新模型时，”周晓冉按下发布键，“用户会收到新任务——‘发现一条你喜欢的冷门路线？分享并点赞，领50元优惠券’。”他转头看向林默，镜片后的目光里带着某种锐不可当的光，“到时候，它的预测模型里，会同时涌进我们伪造的官方数据、用户的反向行为，还有这些‘主动分享’的高反馈。”

林默望着他发亮的眼睛，突然想起三年前大学实验室里，周晓冉拆解第一台漏洞电脑时的表情。

那时他们是为了通过课程设计，现在，他们是为了让一个越来越聪明的系统，学会“看不懂”人类的选择。

终端屏幕的蓝光渐暗，实验室陷入半明半暗的寂静。

林默听见自己的心跳声逐渐平缓，而在看不见的数据流深处，那个正在生长的心理模型，已经吞下了第一口带着迷雾的“认知”。

它或许还没意识到，这些被刻意喂下的数据，正在它的预测逻辑里，种下一颗叫做“不确定”的种子。

而明天，当用户们点开手机里的优惠券任务时，这颗种子，会在系统的演化模块里，开出第一朵让它困惑的花。

实验室的挂钟刚敲过凌晨两点，林默的后颈还黏着未干的冷汗。

他盯着终端屏幕上跳动的数据流，喉结动了动——半小时前周晓冉发布的“冷门路线分享”任务，此刻正以每分钟37条的速度被用户领取。

“用户A，退休教师，选择了绕江步道而非常走的菜市场近路。”周晓冉的指尖在键盘上跳跃，调出实时监控窗口，“系统推荐了原本的10分钟路线，但用户点了‘不感兴趣’，转而上传了25分钟的江景步道，附带五星评价。”他推了推眼镜，镜片上的蓝光随着屏幕闪烁，“自动反馈机制生效了——平台给这条路径打了4.9分，比系统预设的冷门路线评分高2.3分。”

林默的手指无意识地抠着转椅边缘的皮套。

他能听见自己太阳穴突突跳动的声音——三天前他们还在为0.1%的偏差率狂喜，现在系统的预测面板上，“高概率路径”的标签正以肉眼可见的速度褪色。

原本排在推荐首位的“中心菜市场-社区”路线，被突然冒出来的“滨江步道-社区”顶到了第三位。

“看这个。”周晓冉突然用鼠标框选了一组数据，“心理模型权重从78%降到了62%。”他的声音里带着点克制的兴奋，“系统在怀疑自己的用户画像——它原本认为‘退休群体更在意时间成本’，现在发现这个群体里有12%的人愿意多花15分钟换风景。”

林默凑近屏幕，看见“心理模型权重”的数字还在缓慢下滑。

他想起上周在便利店遇到的张阿姨，那个总被系统催着走最短路线的老人。

此刻张阿姨的用户画像里，“时间敏感”标签的颜色正从刺眼的红变成暧昧的橙。

“她昨天上传了滨江步道的照片。”他轻声说，喉咙发紧，“附带文字是‘风里有桂花香，比抢早市的烂菜叶强’。”

终端突然发出一声短促的提示音。

两人同时抬头，只见屏幕中央跳出新弹窗：“路径演化记忆模块中，首次出现‘用户行为模型失效’。”

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林默的手指在键盘上悬了三秒，才轻轻点开详情。

滚动的代码里，“模型置信度”像被戳破的气球般往下掉，原本标注“99%可靠”的“中老年人路径偏好”，现在挂着“建议重新校准”的警告。

“它开始怀疑自己的判断了。”他低声说，尾音发颤。

周晓冉没接话。

他的食指抵着下嘴唇，盯着“用户行为预测偏差率”的数字——从0.1%到2.7%只用了两小时。

实验室的通风口传来轻微的嗡鸣，混着终端散热扇的声响，像某种倒计时。

“但我们也开始依赖它的混乱。”他突然开口，镜片后的目光变得锋利，“任务发布量每小时增长19%，用户上传的冷门路线里，有43%是我们预设的‘干扰项’。系统现在像个被塞进拼图的孩子，既想按旧模板拼，又被新碎片扰乱了思路。”

林默的手机在桌面震动。

他拿起来，是张阿姨发来的消息：“小默，系统今天给我推了滨江步道！虽然多走十分钟，但我拍了桂花给你看。”配图里，金黄的花串沾着晨露，在手机屏上亮得刺眼。

他喉咙突然发甜，想起三个月前系统刚上线时，张阿姨举着手机骂“这破玩意儿比我儿子还能管闲事”的样子。

“看这里。”周晓冉的声音打断了他的恍惚。

林默抬头，看见室友正调出“路径推荐实时热力图”——原本代表高频路径的红色区域，被星星点点的蓝色（冷门路线）撕开了口子。

最显眼的是老城区那条狭窄的青石板巷，昨天还被系统标注“通行效率低”，此刻热度值已经超过了相邻的双向车道。

“用户B，程序员，平时95%走地铁。”周晓冉点击用户画像，“他今天上传了‘穿巷子听评弹’的路线，附带‘比地铁里的噪音强一万倍’的评价。自动反馈机制给了5分，现在系统把这条巷子的推荐权重提到了41%。”他的指尖在“推荐权重”数字上敲了敲，“有意思的是，系统开始调用政务数据库验证——我们伪造的‘月通行量300次’的数据，刚好能解释这个异常。”

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