名稱可以是假的,數值不會是假的。


    數值是假的,那做實驗就沒有任何意義了。


    安夏想了想,將紫金生命科技點名要優先做的那幾個項目拿去給此前報備的部門,再由這個部門出麵找到醫學專家。


    一位老教授一眼就認出:“這個數值,應該是無名質的細胞活躍度。”


    他繼續解釋:“無名質就是大腦杏仁核延伸區域,介導多種類型攻擊行為的表達。從這個數據看,無名質的活躍度已經嚴重異常。如果誰的大腦是這樣的話,他會進入非常憤怒的狀態,並且做出攻擊。”


    安夏問道:“會殺人嗎?”


    “會,可能連親朋好友都會殺,我們以前配合調查過一次激情殺人的案子就是這樣……”


    “殺完人,他自己會瘋掉嗎?”


    “正常情況下不會,激素退掉以後,神經元就會平靜下來。除非大腦受到損傷……人腦是一個很精密的儀器,我們至今也沒有完全研究透徹。”


    專家走後,安夏將周文君曾去過某生命科學研究中心當誌願者的事情告知:“也許可以順著這條線查到些什麽。”


    第217章 到底誰這麽熱衷於搞數……


    媒體從業者、心理從業者、教育從業者們從各個角度分析悲劇發生的原因, 有說家長給的壓力太大,有說孩子脆弱,有說現在流行的古惑仔電影影響了青少年的情緒。


    還有一篇網站的分析說因為執行了計劃生育, 家家隻有一個,才會導致全家的希望都寄托在一個孩子的身上,以前完全是放養。


    後來這條分析因為「惡意攻擊基本國策」被刪除了。


    盡管這年頭殺人搶劫之類的惡??件不少。


    但對於每天在城市裏上下班的普通人來說, 還是報紙上的一則新聞而已。


    這條新聞則直接衝擊了最普通最常見的家庭關係, 還有親子之間的信任。


    有關部門非常重視安夏提供的消息, 如果能證明是大腦受到來自外界的刺激,才會做出這種違背天倫的事, 就可以有效減少市民恐慌。


    誰也不想跟活在東漢末年似的,血親之間的信任關係蕩然無存。


    很快,那家研究所就被查封,屋裏空蕩蕩, 一個人都沒有, 看到新聞的職員知道大事不好, 今天直接沒來。


    正當搜查人員在打包整理沒處理的文件數據時, 有一個人晃晃悠悠進了辦公室,他是研究所裏打雜的,出事的時候,他剛跟別人喝完大酒,睡了一整天, 沒看新聞沒聽討論, 踩個自行車就來上班了,被抓個正著。


    勤雜工跟數據、文件一並被帶回去審訊,勤雜工什麽都不知道, 隻知道平時有誌願者過來參加實驗項目,然後數據會被上傳。


    電腦的開機密碼很容易被破解了,用來上傳的係統也有八位數密碼,試了幾回都不成功,本來已經打算暴力破解了,勤雜工說試試八個0,或者12345678,果然破了。


    在上傳係統裏,能看到有五千多條數據記錄,每個人都有詳細的信息登記。


    但是查不到這些數據是發給了誰。


    他們又找到安夏,問她知不知道。


    安夏一眼就看出來,那些數據,就是紫金生命科技偷偷塞進來的那一批內容,數據格式一致,連名字都沒有來得及改成化名。


    那些數據裏就有周文君的記載,明確記載給她做的是激發極端情緒的實驗。


    從評估表上看,有幾個是下崗男青年,都被否了。


    選十四歲的女孩子是因為小孩子能有什麽煩惱,再怎麽極端也就那樣。


    女孩子的攻擊性能有多大,最多抓抓人,扯扯頭發,這樣不會引起關注。


    誰知道鬧得這麽大。


    這個公司有很多個監控攝像頭,現在數據都已經清空了。


    “跑這麽快,還沒忘記刪數據。”調查員十分憤怒。


    “等一下,這個監控……是我們公司的。”安夏說。


    調查員又燃起了希望:“能恢複嗎?”


    監控部的工程師過來檢查了一番,搖了搖頭:“用的是遠程抹除並還原係統,數據確實找不回來了。”


    調查員:“……”


    工程師想了想,說:“可能還有機會。”


    這個研究所買的是最新版本的監控設備,賣點之一,就是可以雲備份。


    隻要同意了服務協議,雲備份就會自動啟動。


    免費的存儲空間很小,裝滿之後,會提示續費購買更多存儲空間,用戶可以選擇不買並永久不提示購買信息。


    工程師通過「特殊申請」,提交了搜查令、調查警官身份等等資料之後,經由安夏親自批準,打開對應的存儲庫。


    不出所料,免費存儲空間是滿的。


    這個研究所感覺像臨時工,沒有嚴格的保密意識,大概第一個看到存儲空間滿了的人,直接點了不買且不提示。


    於是從此再也沒有人注意到還有雲存儲這麽一回事。


    在短短的三十分鍾視頻裏,攝像頭拍到了進入老板辦公室的男人,還有幾個普通員工,以及第一個進門的男性誌願者,看他填表,看他進去,看他出來,看他收錢離開……


    從市裏的監控畫麵看,這個公司的人還沒有來得及離開本地。


    此事的動靜很大,被列為「影響極其惡劣」案件,全市布控,就連農村小道都有村支書帶著人輪流守著,所有在視頻裏出現過的員工,照片都被放大,貼得到處都是。


    沒過多久,所有人包括老板都被抓了,他們招供得非常快,都說自己什麽都不知道,隻是來上班的。


    試驗得出的所有數據都是遠程上傳,具體傳到什麽地方,他們也不清楚。


    至於周文君,所有人的回答也非常一致:“她出去的時候好好的啊,收了錢後,還謝謝我們呢。要是她有什麽不對,我們肯定送她去醫院,怎麽可能就讓她一個人走呢?”


    公安這邊的專家研究數據到底傳到了什麽地方,這樣才能確認這個研究所到底是不是替紫金生命科技工作。


    數據傳輸通道完全加密,中間跳轉了許多個無辜人的電腦,也就是所謂的「肉雞」,經過多次跳轉,已經完全找不到數據最終的落點。


    認真要找的話,需要耗費很長時間。


    坐在一邊旁聽的安夏說:“可以很快找到的。”


    “數據雖然是上傳到匿名ip地址,但是他們平時交流、接收指令,很難實現完全的匿名化。”


    與他們接頭的人為保萬全,沒有使用電話或電子通訊,而是線下見麵。


    線下見麵的地方隻有一個打著老年活動中心旗號的賭檔。


    賭檔門口有一個防警察來查抄的攝像頭,隻要有點風吹草動,屋裏的賭狗們就一哄而散。


    那個攝像頭是便宜貨,拍出來的圖像模糊得很,稍遠一點就是一團有顏色的人形馬賽克。


    他們的目標明確,隻要看見一大團橄欖綠,跑就完事。


    研究所的老板完全不記得接頭的時候,對方穿的是什麽。


    幾位有經驗的老警察想讓他描述一下對方長相,再畫出來。


    老板的描述:“長得很普通。”


    “中等身高。”


    “普通的眉毛。”


    “兩隻眼睛,沒注意是雙眼皮還是單眼皮。”


    “看起來不凶,不帥也不醜。”


    最要命的是研究所老板似乎有點人臉識別障礙,看誰都覺得一樣,連看著女警都覺得「眉眼似乎有點像」。


    通過自己那團人形馬賽克定位到與接頭人見麵的那一天,接頭人還是一團馬賽克,隻能看出是個男人,身高比老板差不多,穿著深色的褲子,淺色的上衣。


    調查組組長滿懷期待地看著安夏:“你們公司不是能使用人工智能修複人像嗎?這個能修嗎?去掉馬賽克也行吧?”


    安夏搖搖頭:“人工智能修複人像……其實是通過通用邏輯實現。”


    也就是根據這個人的dna來判斷人種的平均特征。


    再根據此人當時所在的環境來判斷皮膚和體毛狀態。


    此前紫金科技曾經配合幾家博物館舉辦聯合活動——用科技複活古人。


    就是通過各種數據綜合一個可能性,用軟件捏出一張人臉。


    去掉馬賽克就更是如此了,靠的是海量大數據訓練係統,比如遠處的山很模糊,用人工智能對其清晰化,靠的是——


    人工智能根據過去的經驗,得出的合理想像,藍色是天,白色是雲,綠色是樹……


    恢複犯罪嫌疑人的臉,就不能靠合理想像了。


    人工智能有可能將數據庫裏所有的人臉都合理的湊上去。


    這個功能合法的使用情境是恢複現實環境,不合法的使用情境是「一鍵脫衣」和照片換頭。


    調查組長的夢想落空,實在沒有辦法:“隻能繼續在全市加強控製。”


    調查組劃出片區,根據他們的經驗,他不是本地人,不可能躲在老小區,那裏的鄰居整天八卦這八卦那。


    要是看到他的好車停在樓下好久不動,肯定要討論很久。


    本市的商品房小區有幾個,已經排查過一遍了,沒有發現嫌疑人的蹤影。


    最終還是被抓了,落網原因讓人意想不到,由於此人不敢用任何電子付款方式,害怕被抓到,所以都用的是現金。


    有一個近視的外賣員很不幸,在去送餐的路上摔了一跤,弄壞了眼鏡。


    幸好人民幣還能靠顏色分五塊十塊,他好不容易把錢給琢磨清楚了,一抬頭,忽然覺得眼前這個拎著外賣盒轉身的男人非常熟悉——他就是在公司門口重複重複再重複播放的馬賽克視頻裏的男人。


    研究所老板落網後,他得到了五百塊,正在盤算是買合金眼鏡還是買樹脂眼鏡的時候,小雪通知他:“安總要見你。”


    外賣員有點緊張,這點小事,不算見義勇為,安總找他幹什麽?


    見到安夏之後,他才明白,安夏想知道他是怎麽認出那個男人的。


    此人一天照三頓點的餐,還買過生活日用品。


    總計有十四個送餐員為他提供過服務。


    「吃了嗎」的門口循環放著那模糊的身影,就是希望散布在大街小巷的送餐員們能抓住機會賺點小錢。


    結果認出他的人,竟然是一個失去了眼鏡的近視患者。


    “你能從模糊的圖像裏看出真正的圖形?”

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