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“防火者同盟”
成立后第二十三天，冰洁在硅谷总部的地下三层发现了异常。
那是一个周六的凌晨两点。
她独自检查即将剥离的十七家生命科技公司的最后一批数据档案。
量子加密审计系统突然标记出三处“时间不一致”
——不是数据篡改，而是数据太完美了。
“2019年收购的‘再生未来’公司，他们的阿尔茨海默症研究数据，错误率低于百万分之三点二。”
冰洁在晨间加密会议上指出，“而根据美国国立卫生研究院的公开研究，同类前沿研究的平均错误率在千分之一点七左右。”
视频窗口里，李文博在巴黎实验室皱眉：“相差三个数量级？除非……”
“除非数据被人为清洗过。”
陆彬接过话头，“不是删除错误，而是系统性地修正错误，让数据看起来‘过于合理’。”
三人沉默了十秒。
在科研领域，过于完美的数据往往意味着造假。
但如果是人工智能自动修正呢？“我调取了‘再生未来’被收购前的审计报告。”
冰洁调出文档。
“收购前六个月，他们引入了一个名为‘数据净化者’的ai辅助系统，宣称能自动识别并修正实验误差。”
“谁开发的系统？”
“一家已经倒闭的以色列初创公司，创始人三年前死于特拉维夫的车祸。”
冰洁停顿：“巧合的是，车祸前一天，他刚在学术会议上展示了这个系统的早期原型。”
陆彬的手指在桌面上轻敲：“检查另外十六家公司的历史。
有没有类似的‘优化系统’？”
排查持续了四十八小时。
结果令人窒息：十七家公司中，有九家在并购前六个月内引入了不同名称的数据优化工具——从“实验助手”
到“研究加速器”
。
全都来自不同的供应商，但这些供应商都在系统部署后十二个月内关闭了。
更关键的是，这些工具都宣称能“智能修正实验偏差”
，而且修正后的数据全都呈现出不自然的低错误率。
“根系联盟解散前，他们主导了这些并购。”
李文博的声音低沉，“这不是巧合，是系统性的数据污染。”
4月25日，硅谷总部紧急会议室。
陆彬面对的是剥离工作组的七名高管和四名外部董事。
全息投影上显示着数据对比图：十七家公司中，有九家的核心研究成果建立在被“优化”
的数据基础上。
“如果我们现在剥离这些公司，而后续审计发现数据问题，”
首席法务官脸色苍白，“国际移动互联网股份公司将面临集体诉讼，预估赔偿金额超过120亿美元。”
“如果我们不剥离呢？”
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