第六章 数字巴别塔的阴影（1/2）

硅谷大厦48层的网络安全中心，是整个“神经中枢”里节奏最快、也最需要敏锐直觉的区域。

这里没有环形会议室里解读地外信号的那种宏大叙事的凝重，取而代之的是一种猎手般的警觉，在数据的微观世界里搜寻着异常的气味。

林雪怡，这位年轻的东南亚负责人，正拧着眉头，紧盯着面前一块不断刷新着数据流的屏幕。

她的团队负责监控所有东南亚相关的网络流量，包括“心灯”网络、“星火”平台，以及一些被视为潜在竞争对手或威胁的外部应用——其中。

“回音壁”App被标记为高优先级观察对象。

起初，“回音壁”的数据看起来只是又一个成功的社交产品崛起的故事：

用户增长曲线陡峭，用户粘性极高，广告收入飙升。

但在林雪怡眼中，有些“味道”不对。

“头儿，你看这个。”一个团队成员将一组数据投射到共享屏幕上。

“‘回音壁’在不同Ip段、不同用户群体间的信息流呈现高度异质性。几乎是……千人千面到了极致的程度。”

林雪怡凑近细看。

数据显示，对于同一个热点事件，提供给用户A和用户b的信息源、评论倾向、甚至用词的情感色彩都存在着系统性的、细微但明确的差异。

这不仅仅是普通的个性化推荐。

“继续。”她声音冷静。

“我们追踪了其推荐算法的底层逻辑模型碎片，”另一名成员接口，他擅长逆向工程。

“发现它的核心优化目标非常单一：最大化用户停留时长和互动频率（点赞、评论、转发）。”

“为了这个目标，它会优先推送能强烈激发用户情绪反应的内容——尤其是愤怒、焦虑和道德优越感。”

“关键在这里，”林雪怡指向另一组关联数据。

“当用户表现出对某一类观点的偏好或对另一类观点的厌恶后，算法会迅速强化这种倾向。

并开始系统性过滤掉相反视角的信息，同时推送更多能佐证其原有偏见、甚至更加极端的内容。看这个用户行为序列——”

屏幕上展示了一个匿名用户的模拟行为路径：该用户最初只是对疫苗效率有些疑虑，在“回音壁”上浏览了几个相关帖子后。

算法开始不断推送质疑疫苗安全性的“专家”观点、渲染副作用的个例、以及指责药厂和官方隐瞒真相的“内幕”文章。

几天之内，该用户在平台上的互动几乎全部集中在负面信息上，其信息流里再也看不到任何支持疫苗的主流科学共识。

而该用户的评论，也从最初的谨慎提问，迅速变得充满敌意和笃定。

“它在制造认知茧房，而且是以一种前所未有的效率和强度。”

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