平凡的新身份，與追求絕對安全之間的矛盾，方然一早就思考過。
雖然和必將到來的同類相殘相比，眼前的生存風險，并不算高，他在金伯利念中學時就做過粗糙的統計程序，借助聯邦公共管理機構的數據，把日常生活中可能遭遇的風險分門別類的度量過一遍。
結論，不出意料，交通意外高居榜首，其次是槍擊等暴力因素。
要避免這一些高危因素，不論對“方然”還是“安生”而言，都不困難，宅男的行為特質就包括了“少出門”，因此也避免了許多風險。
雖然按方然的統計，聯邦每一年都會有六百多名壯士，開車沖進建筑物，并造成超過三百人的傷亡，但他已決定睡在地下室，看安生的住處，也并沒有正對某一條街道之類的危險因素，所以待在家里總歸還是安全的。
除此之外，對經濟形勢催生的暴力威脅，一柄glock17倒有些單薄。
那么要大肆采購軍火，甚至在前后門埋伏幾只“闊劍”地雷嗎，那樣會太招搖，一旦暴露出“安生”的貪生怕死特質，就有可能被嗅覺靈敏的同類察覺。
暴力襲擊難以防范，至于生活中的其他風險，就更無法揣摩。
過去二十年來一貫的防御策略，現在，不再可以毫無顧忌的使用，方然的對策則是“窮而思變”，借助聯邦的發達網絡基礎設施，和近年來it領域的研究成果，從更高層面去看待并解決這些問題。
一旦有了構思，他眼中的首要目標，是費城公共安全機構的監控網。
當今時代的社會體系，要監控、管理起來，方方面面的情況都比過去復雜了許多倍，基于人力的傳統體系，在很多年前就已經不堪重負。
取而代之的，則是一整張高度自動化、智能化的監控網，供職于安全機構的人力，也逐漸分化為一線的行動者、與后方的處理者，而在西歷1470年代的今天，這兩類崗位則不約而同的被機器所取代，監控網的能力，也隨之而不斷強化。
這樣的趨勢，只消觀察最近幾年來，出現在聯邦大街小巷的安保機器人，逐漸取代了身著制服的保安和警察，就可以窺見端倪。
在伯克利，方然不需要走出校門，就能在校園里見到至少三、四種不同模式的安保機器人，其中最簡單的一種，只負責“管控危險因素”，只要捕捉到周圍的人持有槍械、冷兵器或其他可疑物品，就會將鎖定目標、并將情況上報。
ai更復雜、權限想必也更大的一種，則裝備有從催淚瓦斯到5.56毫米機關槍的充沛武力，機關槍里裝填的則是橡皮彈、或者麻醉彈。
此外還有一類，也是目前權限最大、執法能力最強的遙控型號，按新聞上的說法，這種一人多高、看起來挺靈活的“機械戰警”，每一具都由真正的警員在遠程操控，不僅能維持秩序，必要時，還可以直接參與抓捕行動，甚至與暴力分子來一場槍林彈雨的廝殺。
換句話說，和完全的ai機器不同，這種機器人擁有“當場擊斃”的權限。
一線治安力量的變化，民眾都看得見，相比之下，監控網的升級、演進，就只能通過新聞和網絡上的資料去分析和猜測。
街頭巡邏的機器人，顯而易見，消滅當街搶錢的毛賊是小菜一碟。
但是簡單直白的暴力震懾，對有組織的復雜犯罪、或蓄謀已久的非法活動，卻無能為力。
在這方面，負責聯邦國內安全的fbi機構，早在十幾年前就開啟了一項龐大的研究計劃，希望借助人工智能、大數據、云計算等領域的成果，研發出能對大量數據進行自動處理、智能分析的系統，用來輔助探員的工作。
十幾年過去，今天，這一系統已上線運行，其作用和價值，甚至超越了人們最初的設想。
憑借越來越龐大，越來越稠密的聯邦社會安全監控網，海量的數據，以往根本無法奢望能夠獲得的數據，每一刻都如泉水般奔涌而出，而承接這海量數據的，則是fbi在聯邦布局的近十個超級計算中心。
在深度挖掘算法和模糊匹配算法的加持下，計算機，近乎于像一個人類偵探那樣工作，以閃電般的速度，從監控數據的汪洋大海中提取線索，并分析、匯總成事件報告，提交給忙碌的系統管理員審核。
經過管理員的初篩，有較大價值的報告，或者針對某一立案的報告，會提交到fbi總部，由資深辦案專家跟進。
這一連串的過程中，最終的分析、決策者，仍然是人
但計算機系統的介入，卻極大提高了辦案環節中最瑣碎、耗時的“偵查”，同時還節約了大量人力。
進而，還一并隔絕了大量難以量化、難以杜絕的人為干擾和疏忽。
借助現代it技術，聯邦的安全體系，今非昔比，固然會令一些宵小之徒畏懼。
但是和打擊已經發生、已經完成的罪行相比，這一體系的預警、預判和干預能力，才是他關注的重點。
收集海量訊息，分辨蛛絲馬跡，現如今，fbi的核心體系，已經能在某一些時候，在某一些特定的情勢下，實施以往只在幻想作品里出現的行動：
提前覺察犯罪傾向，甚至，對即將發生的罪行進行預判，也就是“未卜先知”。
事實上，在過去的幾年里，聯邦政府一直在撥款支持fbi，半公開的進行研究。
“預判犯罪行為”這一聽起來著實玄妙的研究方向，曾經在聯邦社會引發爭論，民眾各執一詞、互不相讓，對這一體系的可行性、合理性，乃至其或然投入實用后的權力邊界，爭執的不可開交。
爭論的焦點，毫無疑問，集中在一個容易摹想的場景：
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