會議室裡死一般的安靜，剛才的通話所有人都聽見了，二十雙眼睛的落點不約而同的集中在陸景文的臉上。
楚逸安還沒來得及收起那一絲震驚。
別看楚逸安年輕，他的履歷其實和陸景文很相似，也是警察學校畢業，也當過民警，只不過專業不對口，未來的職業規劃也不同，所以沒走刑警這條路。
所以就算其他人不知道，楚逸安是知道的：這確實是一個系統漏洞。
什麼意思呢？
刑警的資料庫雖然在容量上遠比不上女媧，但它有一個獨立的“大資料法律監督模型”，它會自動搜尋所有案件，包括已結案的案件，透過資料碰撞發現異常的部分。
這當然是一個非常好用的東西，可以自動提取隱藏的共性，是現階段AI技術的智慧結合與運用。
不過嘛....缺陷還是有的，那就是這個“模型”需要我們手動建立，AI能夠執行我們的命令，按照我們設計的模型去尋找異常，但它畢竟是AI，不可能無中生有的自創模型。
於是，凡是已經建立模型的案件都能自動提示異常，但沒有建立模型的就不會提示。
這就好比防毒軟體，你在它的病毒庫輸入了一萬種病毒資料，它以後再見到這些病毒時就能幫你攔截，但如果突然出現了一種新病毒，防毒軟體不認識，它就不會自主攔截，直到你更新它的病毒庫，告訴它“這個也是病毒”為止。
屠狗場的案子在案件總量中的佔比實在是微乎其微，如果建立模型，系統立即就能發現問題，發出警報。
可比起屠狗場，故意傷害、尋釁滋事、聚眾鬥毆、非法拘禁這些型別更常見，沒有人會優先考慮建立屠狗場的模型，佔比實在太低了，更別提“死者被狗活活咬死”這種極端的死法了。
這是一個矛盾點迴圈，工具是好的，但是你得先意識到某個案子“有可能與其他案子存在關聯”，才可能主動去搜索，或主動建立邏輯模型。
除非遇到任何案子都去搜一下，否則這就需要極高的職業敏感和經驗累積，只有極少人能做到。
陸景文飛快的瀏覽了一遍郵箱裡的資料，眉頭肉眼可見的皺了起來。
簡單梳理了幾點重要資訊，他就抬起頭望向所有人，深吸了口氣才緩緩說道：“這個兇手....跨省跨市作案，根據立案資訊顯示，一共涉及了四個省六個市，相似案件....共10起。”
所有人聽了都倒吸一口涼氣，10起....這絕對是個大案子了，而且還是最令人頭疼的跨多省多市案件，併案調查非常麻煩。
陸景文按時間線點開了第一起案件，這個案件所在的K2市，大機率就是兇手的常住地。
這一起案件的屠狗場是那種小作坊，本來人就不多，卻死亡了8人，其中包括屠狗場老闆的全家老小6人，另外2人都是兼職的殺狗工。
非常明顯，兇手帶有洩憤的意思，他一定非常憎恨這個屠狗場的老闆。
陸景文抬眼對空氣說道：“六姐，幫我把手機介面上的這個案子投屏給他們看。”
“好的。”
空氣中傳來六姐的聲音，隨後會議室的半空中就出現了一個全息光屏，正是陸景文手機裡的這個案子。
第一起案件發生在K2市，這也是一個四線小城市，不流行吃狗肉，所以屠狗場很少見，規模也不大，案件時間是6月7日，距今已經有半年之久了。
大家仔細看了一下案件收集的資訊，發現這個K2市屠狗場老闆與他們市第一起案件的老闆很相似，或者說這些老闆都有一個模糊的相似點，那就是脾氣暴躁，性格也不大好。
不知是誰小聲的說了一句：“兇手該不會以為自己是在為民除害吧......”
有些兇手確實會認為自己的行為是在造福社會，但他忘了，自己哪裡有審判他人的權利與資格呢？
而異能者兇手尤其容易產生這樣的想法。
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