?然而，在华丽的报告背後，技术官员们已经发现了一些不对劲。
由於风速加大，水獭们那些漂浮的感测器开始剧烈摇晃。回传的数据中，水位线像心电图一样上下剧烈震荡，一会儿显示洪峰已到，一会儿显示河床乾涸。
?「别担心，那是局部扰动。」水獭工程师安慰道，「我们的AI会进行曲线平滑处理的。」
他们不断地增加滤波器的参数，试图将那些难看的噪音「抹平」。但这其实是在掩耳盗铃——当你试图用算法去「修复」本身就错误的基础数据时，你其实是在制造一场更完美的谎言。
?3.风云变sE
?第一声雷鸣在「数据河流域」的上空炸响。
原本规律的数据流瞬间变得浑浊，夹杂着大量从上游冲刷下来的垃圾代码与恶意cHa件。河水开始泛着不祥的红光，水位以每秒数公尺的速度疯狂飙升。
?「洪水来了！」岸边的报警器发出尖锐的长鸣。
水獭们惊慌地打开监控视窗，却发现萤幕上一片混乱。他们部署的无线网络因为环境g扰过大，数据丢包率达到了惊人的80%。剩下的20%数据，也因为感测器在水中的疯狂翻滚，变得毫无逻辑可言。
?「回传显示……水位现在是……负数？」一名水獭工程师惊恐地喊道。
「那是感测器被冲到天上了！」另一人尖叫。
森林数据局陷入了前所未有的盲区。在最需要JiNg准判断的时刻，这套耗资巨万、标榜「大数据效率」的系统，成了一堆彻头彻尾的垃圾。?
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