且在接下来的三次测试中，每次都以相同幅度提前。这不是巧合。
“找到了。”林晚低声说。
她立即召集远程会议，仅限科研核心人员接入。屏幕上投出两组对比图：一组是原始电场波动，另一组叠加了舆情热度变量。差异清晰可见。
“它不是随机运行。”她指着提前响应的节点，“它在检测社会情绪密度。当信息传播强度达到一定水平，它就开始准备激活。”
会议室里一片静默。
“这意味着什么？”有人问。
“意味着我们可以骗它。”她说，“如果我们能制造虚假的情绪高峰，让它误判时机，就能诱导它暴露完整的唤醒协议。”
技术主管迅速跟进：“那我们可以在隔离环境中模拟一次高密度信息冲击，观察它的完整响应链路。”
“不行。”林晚摇头，“一旦它完成一次完整激活流程，可能会留下不可逆的痕迹。我们要做的不是逼它醒来，是让它以为自己已经成功启动，从而放松防御。”
她停顿片刻，补充道：“从现在起，所有操作都围绕‘拟态环境’展开。我们要让它相信，它正在正常工作，而我们，只是它看不见的旁观者。”
指令逐项下达。影子系统升级为双向反馈模式，不仅能输入外部数据，还能根据样本的响应微调输入策略。科研团队分成三班，轮流值守，确保二十四小时不间断监控。
深夜十一点二十三分，第一版反向干扰算法原型生成。
林晚接过打印报告，封面标题清晰写着：“基于情绪耦合的逆向阻断模型”。她翻开第一页，看到核心公式中引入了“社会注意力梯度”这一变量，正是她提出的假设落地的结果。
她走进观察区，看向全息投影屏。那段由数据重构的信号波形正在缓缓旋转，节奏依旧稳定，但已不再神秘。它不再是不可理解的黑箱，而是一套可预测、可干预的机制。
科研团队负责人走到她身旁，声音有些沙哑：“我们还没破解它，但至少知道了它是怎么想的。”
林晚没有回答。她的目光落在波形图的一个微小凹陷处——那是模型预测出的第一个可注入干扰的时间窗口，出现在明天上午九点十四分。
她抬起手，轻轻按在投影边缘的金属框上。冰凉的触感顺着指尖蔓延。
