但眼下？先别碰数据。
得先搞清一件事：模型到底按什么节奏呼吸？它的循环，是自然心跳，还是被人捏着喉咙，强行续命？
模型这玩意儿，多少人啃了半辈子。
从第一波数据炸开，到如今满屏幽灵指标——所有走向，早跳出了常规推演。
因为它的运行逻辑，根本就是个闭环陷阱：用当前数据喂养模型，模型再反哺新数据……
而一旦初始数据本身就在撒谎，那整个轮回，不过是场精心编排的幻觉。
转一圈，又回到起点。
最可怕的是——没人知道起点是不是假的。
这局棋，没有棋盘，只有雾。
而雾里那只手，至今没露过指纹。
与此同时，局势的复杂程度远超想象，牵扯的方方面面更是让人头皮发紧。
显然，这已不是一组数据能说清的事。反过来看，若数据本身根本没进入正常运转轨道，那最终结果只会更加离谱，甚至失控。
无论回溯过往，还是预判后续走向，都能看出问题早已埋下伏笔。所有潜在目标的指向，与最初设想如出一辙——核心症结，正是当前基础数据的剧烈波动。
高育良并未深入比对各类异常，却一眼察觉到大量数据出现严重偏差，匹配度几乎归零。
方文生发来的邮件中明确指出这一现状，正是高育良始料未及的致命漏洞。
紧接着，电话响了。
“您收到我发的东西了吧？我必须再强调一次，这些数据的运行逻辑和理论模型，本质上属于学术推演，并非实战验证的结果。换句话说——现实情况，比您想的还要糟。”
“我粗略看了你给的数据，基本卡在某个异常阈值上。虽然不清楚为什么会变成这样，但明眼人都能看出，这已经不是小毛病了。”
“处理时务必谨慎，我总觉得，这些数据背后藏着大问题。”
“还有那些隔离数据……简直匪夷所思！”
高育良微微一怔，一时没完全消化他话里的意思。
但从当前实情来看，“数据隔离”明显指向关键方向出了岔子。
无论是过去还是现在，大多数数据都处于濒临崩溃的临界状态，而背后反馈回来的模型输出结果，也严重失真。
尤其在几个预设的关键节点上，出现了系统性偏移——这才是高育良真正该警惕的核心。
除此之外，几乎找不到更合理的切入点来定位病灶。
更糟的是，类似偏差正不断复制、蔓延。
无论高育良从哪个角度切入、得出何种结论，该爆的雷已经炸了。现在唯一的出路，就是从这片数据废墟里扒出真相。
而这些年经济发展的命脉，恰恰建立在数据驱动之上。这种依赖本身就暗藏风险，象征着某种极度不稳定、难以预测的结局。
从某些维度看，确实透着一股诡异的导向意味。某些特殊成因，正在催生极不寻常的结果。
尤其是在多重关联问题交织之下，最终暴露出的本质，其实只是眼前最基础的结构性崩坏。