便有这种念头，身处现代社会，一个人也没可能始终不与任何医疗、健康机构打交道，没有强大的黑客技术、能力，与其相信机构口头承诺的“不会进行必要限度之外的检测，也不会将样本数据透露给第三方”，还不如相信自己的价值，的确不大，不值得有心人耗费钱财来窃取信息。

但在不久后的将来，不管是否自愿，基因测序数据的入库、常态化监测，却一定会到来。

就像现在，几乎没有人会声称，记录指纹信息是侵犯了他、或者她的 ；

即便在心里这样想，事实上，当事者也根本没得选。

自己的全基因测序信息，未曾进入过“联邦身份辨识信息数据库”，对方然而言是一种幸运。

但对于目标人物的基因数据，是否已经泄露，他就没法轻易侵入联邦安全机构的基因数据管理中心，而只能自己花时间去查。

正因如此，在的初筛条件中，已经剔除了大量疑似做过基因检测、有信息泄露风险的候选目标。

万幸，以联邦逾三亿的人口基数，和各大高校、研究机构中年轻人的庞大数量，即便设置如此苛刻的筛选条件，约莫一个月后，方然还是从3.0提交的初筛名单里，找到一名信息高度匹配、仿冒风险也可以控制的目标人物。

目标只找到一个，对不容有闪失的身份隐匿而言，显然不够。

就在方然动手查询目标背景、寻找猎物时，部署在物理学部大型机上的也没闲着，通过数据共享，时刻刷新初筛名单，不断将符合条件的潜在目标补充进去，一边将发现新疑点、不适合动手的目标删掉。

这一切，完全通过的深度学习来进行，效率之高，令方然印象深刻。

在此之前，即便多少年来始终在和计算机打交道，他也几乎没有预见到，有朝一日计算机软件的智能化水平，会发展到这样的程度，甚至，就连身份背景信息调查这样的、原本只能由人去完成的工作，现在，藉由网联网络的极大发展和数据存储的规范化，都可以用人工智能程序来进行。

哪怕对计算机、对程序而言，并不真正理解自己正在做的是什么，一定的错误率在所难免，但计算机的超高数据吞吐率，仍完全弥补了这一缺陷。

对“名单筛选”这一类对疏漏并不敏感的任务，就更是如此。

锁定目标，基本确认此人的基因测序数据尚未出现在“身份辨识信息库”中，逐一核查过身份信息、个人特质与行为习惯，目标人物的照片、视频出现在屏
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