硅谷科技大厦48层的空气仿佛凝固了。
地外信号的震撼尚未完全消化，林雪怡团队关于“回音壁”的尖锐警报又添上了一层近在咫尺的紧迫感。
陆彬站在环形指挥席前，目光如炬，刚才那句“苏珊·陈博士的寻找继续！”的指令还在空气中回荡，那是对未知宇宙的执着探索。
但现在，他必须将一部分注意力收回到地球，收回到这个正在被无形之力撕裂的数字社会。
李文博快步走来，手中拿着一个轻薄的透明平板，上面已经调取了他团队基于更宏观数据模型的分析结果，与林雪怡的发现相互印证。
“陆董，”李文博的声音沉稳，但语速比平时稍快，“林雪怡的报告和我们的大数据模型结论高度一致。”
“‘回音壁’的问题，不是偶发的，而是系统性的，根植于其核心算法逻辑。”
他不需要陆彬催促，直接将他引到一块空置的大型数据可视化屏幕前。
手指飞快滑动，调出了一个复杂的、多层级的动态模型。
“请看，这是我们构建的‘社会认知生态模拟器’。”
李文博解释道。
屏幕上首先呈现的是一个理想化的、多样化的虚拟社会网络节点图，不同颜色的节点代表持有不同观点或兴趣的个人。
他们之间由代表信息流动的线条连接，初始状态是色彩斑斓、相互交织的。
“这是基准状态，一个相对健康的信息环境。”李文博说。
接着，他启动了模拟，引入了标记为“回音壁算法”的影响因子。
变化开始了。
最初，信息流动的线条开始出现偏好性。
同色节点之间的连接迅速加强、增粗，变得异常活跃。
而不同颜色节点之间的连接线条，则以肉眼可见的速度变细、减少，甚至断裂。
“算法在识别并强化‘同质’连接，同时削弱‘异质’连接。”李文博指着屏幕。
“这就是林总监提到的‘认知茧房’形成过程。”
随着模拟时间推进，屏幕上的景象变得更加惊人。
原本交织在一起的彩色节点群，开始逐渐分离、收缩，形成一个个边界清晰、内部颜色高度统一的“孤岛”。
每个孤岛内部，信息高速循环，节点间的联系紧密到几乎形成实心团块。
但在不同的孤岛之间，几乎看不到任何连接线存在。
“看这里，”李文博放大其中一个“孤岛”，“岛内的观点并非静止不动。
由于算法持续推送能激发更强情绪反应（尤其是负面情绪）的内容，岛内的共识会朝着更极端的方向演化。”
可以看到，一个最初只是浅蓝色的节点群（代表温和的保守观点），在模拟过程中，颜色逐渐加深，最终变成了近乎黑色的深蓝（代表极端保守）。
旁边一个浅红色的节点群（代表温和的自由观点）也同样演变成了炽烈的深红（代表极端自由）。
“这就是‘群体极化’效应，被算法极大地加速和放大了。”
李文博语气沉重：“算法不在乎观点本身，它在乎的是如何用更极端的内容来‘喂养’这种倾向，以换取更长的用户停留时间和更多的互动。”
然后，他展示了最令人不安的一部分模拟。
当这些高度极化、彼此隔离的“孤岛”，因为某个外部事件（模拟中用一个闪烁的警示符号代表），而不得不发生接触时——例如在某个公共话题的讨论中——结果不是理性的辩论，而是瞬间爆发的、激烈的冲突。
“由于长期缺乏跨观点的信息交流和理解，加上算法此前可能已经潜移默化地将对方群体‘非人化’（通过推送妖魔化对方的内容），一旦接触，几乎必然导致误解和敌对情绪的总爆发。”
屏幕上，代表不同孤岛的色块边缘爆发出密集的、代表攻击性言论和负面情绪的红色闪电符号，这些闪电进一步强化了各自
