风暴并未如期而至，反而以一种更诡异的宁静拉开了序幕。

试点进入第二周，唐默团队迎来了十二名新面孔。

他们不再局限于行政或后勤岗位，而是涵盖了高强度脑力劳动的核心——八名资深程序员，两名产品设计师，以及两名UI交互专家。

这些人是公司真正的“高价值疲劳人群”，也是吴哲团队最想用西医标准“攻克”的对象。

唐默为每个人都进行了细致的体质辨识。

办公室里，古老的四诊“望闻问切”与现代的智能手环、体征监测仪并行不悖。

她根据每个人的气虚、阳虚、痰湿等不同体质，定制了专属的调理方案。

茶水间的饮水机旁，多了一排贴着名字的养生茶包；每个工位上，都悬挂着气味各异、安神醒脑的定制香囊。

一套每日线上打卡反馈机制也同步建立，志愿者们需要记录下睡眠质量、精力峰值时间、情绪波动等看似琐碎的感受。

然而，一周过去，那套被公司寄予厚望的AI健康管理模型，却像一个冷酷的审判官，给唐默的努力打上了鲜红的“无效”标签。

屏幕上，代表中医干预效果的曲线，始终在“不显著”的区间内匍匐不前。

更刺眼的是，系统后台的日志里，几位明确表示“最近下午犯困次数少了”、“入睡更快了”的志愿者案例，竟被AI自动归类为“主观感受偏差”或“随机性自然波动”。

“不对劲。”张涛的眉头紧紧锁死，指尖在键盘上敲得噼啪作响。

他调出了AI模型的底层算法逻辑，一行行代码如瀑布般刷过屏幕。

最终，他的手指停在一串密集的权重参数上，脸色瞬间沉了下去。

“唐默，你看这里。”

唐默凑过去，瞳孔猛地一缩。

在模型的特征变量里，所有与中医相关的参数——“舌苔颜色变化”、“脉象强弱”、“情绪稳定性”——其权重系数，都被人为压制到了0.1以下。

这意味着，无论这些数据如何改善，它们在最终的评估模型中，几乎不起任何作用。

“训练集的权重被悄悄调整了。”张涛的声音里带着一丝怒意，“这已经不是算法问题，是有人在规则上动了手脚。”

唐默的内心反而平静下来，那是一种风暴来临前的绝对冷静。

她意识到，问题不在数据，甚至不在算法，而在于赋予AI“认知”的人。

她绕过张涛，直接调阅了最源头的AI训练日志。

果然，初始训练集全部由吴哲的西医团队提供。

其中，定义“有效干预”的标准，只包含了药物剂量、运动时长、卡路里摄入、心率变异性等纯粹的西医量化指标。

中医体系中至关重要的舌苔、脉象、甚至是情绪、食欲等动态变化的参数，一个都没有被纳入。

最致命的一击在这里——系统日志中有一条不起眼的预处理规则：将所有包含“服用中药”、“穴位按摩”、“草本香薰”等行为的记录，自动标记为“非标准医疗行为”，并默认将其可信度与效果评估值降低70%。

唐-默看着那行代码，嘴角勾起一抹冰冷的弧度。

她轻声说，像是在对自己耳语，又像是在向某个看不见的对手宣战：“原来不是中医不科学，是你们从一开始，就给AI灌输了无法撼动的偏见。”

她没有立刻冲到赵凌俊的办公室去告状，也没有找吴哲当面对质。

那样的冲突只会陷入无休止的“公说公有理”。

她要做的，是让AI自己“打脸”。

一场精密的“盲测实验”在唐默的脑中迅速成型。

她从自己的志愿者中，挑选了10份效果最显著的真实调理记录，将其中所有涉及中医的词汇和个人信息全部匿名化，只保留了每日的体征数据和主观感受描述。

然后，她将这10份数据，混入了由张涛从公开数据库中找来的50条西医干预数据里——其中还特意掺杂了两条只喝白开水的安慰剂记录。