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    保有自己的基因信息，作為機密，這一概念普通民眾目前還很少具備。

    即便有這種念頭，身處現代社會，一個人也沒可能始終不與任何醫療、健康機構打交道，沒有強大的黑客技術、IT能力，與其相信機構口頭承諾的“不會進行必要限度之外的檢測，也不會將樣本數據透露給第三方”，還不如相信自己的價值，的確不大，不值得有心人耗費錢財來竊取信息。

    但在不久后的將來，不管是否自愿，基因測序數據的入庫、常態化監測，卻一定會到來。

    就像現在，幾乎沒有人會聲稱，記錄指紋信息是侵犯了他、或者她的隱私；

    即便在心里這樣想，事實上，當事者也根本沒得選。

    自己的全基因測序信息，未曾進入過“聯邦身份辨識信息數據庫”，對方然而言是一種幸運。

    但對于目標人物的基因數據，是否已經泄露，他就沒法輕易侵入聯邦安全機構的基因數據管理中心，而只能自己花時間去查。

    正因如此，在ASA的初篩條件中，已經剔除了大量疑似做過基因檢測、有信息泄露風險的候選目標。

    萬幸，以聯邦逾三億的人口基數，和各大高校、研究機構中年輕人的龐大數量，即便設置如此苛刻的篩選條件，約莫一個月后，方然還是從ASA3.0提交的初篩名單里，找到一名信息高度匹配、仿冒風險也可以控制的目標人物。

    目標只找到一個，對不容有閃失的身份隱匿而言，顯然不夠。

    就在方然動手查詢目標背景、尋找獵物時，部署在物理學部大型機上的ASA也沒閑著，通過數據共享，時刻刷新初篩名單，不斷將符合條件的潛在目標補充進去，一邊將發現新疑點、不適合動手的目標刪掉。

    這一切，完全通過AI的深度學習來進行，效率之高，令方然印象深刻。

    在此之前，即便多少年來始終在和計算機打交道，他也幾乎沒有預見到，有朝一日計算機軟件的智能化水平，會發展到這樣的程度，甚至，就連身份背景信息調查這樣的、原本只能由人去完成的工作，現在，藉由網聯網絡的極大發展和數據存儲的規范化，都可以用人工智能程序來進行。
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