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側寫師陳默_第158章 算法囚籠(1)

“意識形態武器”任務的勝利為小組注入了一劑強心針,但陳默清楚,距離沙漏任務的要求——第二階段結束時保持綜合排名第一——仍有差距,他目前位列第四。簡報室的緊張氣氛並未緩解,當“資料流”教官再次出現時,所有人都意識到,這是第二階段最後一個專項任務了。主螢幕呈現出由無數程式碼流、神經網路節點和監控畫面構成的深藍色背景,透著一種冰冷的技術感。

“第九專項:人工智慧與自動化犯罪——‘幻影司機’。”教官的聲音如同系統提示音,“藍軍模擬了一個利用篡改的自動駕駛演算法與城市監控系統,進行精準貨物走私、乃至策劃‘意外’事故的犯罪網路。該網路‘深度物流’不依賴傳統人員,其核心是一個經過惡意訓練的AI模型‘舵手’,指揮著數輛經過改造的自動駕駛車輛。”

任務簡報揭示了全新的挑戰:“紅軍任務:在模擬時間十二天內,確認‘深度物流’利用自動駕駛技術的犯罪模式,定位其AI模型‘舵手’的至少一個訓練或更新伺服器節點,側寫出模型設計者‘工程師’的技術偏好與潛在漏洞,併成功預測或阻止一次由其策劃的高風險行動(走私或事故)。”

資源方面,紅軍獲得了城市交通監控網路的高階訪問許可權(模擬)、自動駕駛車輛執行資料(匿名化)的查詢權,以及接入AI行為分析平臺的資格。但警告極其明確:藍軍在此領域實現了“高度自動化”,犯罪過程人為干預極少,AI行為模式可能不符合人類邏輯,且會主動學習並規避偵查。

湯姆看著螢幕上流淌的車輛資料和演算法結構圖,表情嚴峻:“對手是一個AI……這意味著它沒有情感,不會犯錯,至少不會犯人類意義上的錯誤。我們的追蹤模式可能需要徹底改變。”

伊莎貝爾嘗試將側寫應用於AI設計者:“‘工程師’……他能設計出執行犯罪的AI,其技術能力頂尖,但可能對倫理和法律極度漠視,甚至抱有挑戰系統的快感。他的‘偏好’會體現在AI的行為模式中。”

盧卡斯更關注物理世界的影響:“自動駕駛車輛……它們混在正常車流中,如何識別?所謂的‘高風險行動’,可能是瞬間發生的車禍,也可能是悄無聲息的走私,預警視窗極短。”

陳默深吸一口氣,將排名壓力轉化為專注。他仔細研究初始資料:幾起無法解釋的、涉及自動駕駛車輛的微小交通違規或異常路徑選擇記錄、一些物流倉庫區監控捕捉到的、無人車輛在非工作時間的詭異移動片段、以及一份(模擬的)保險公司報告,提及某路段近期自動駕駛車輛事故率有統計學上的異常升高。

“AI的‘完美’恰恰是它的弱點,”陳默分析道,目光銳利,“為了執行復雜任務,它必須遵循某種邏輯,這種邏輯會留下模式。‘工程師’的技術偏好會刻在程式碼裡,AI的規避行為本身也是一種行為痕跡。我們的突破口在於找到其決策邏輯中的‘非最優’選擇,或者其行為模式中與正常AI的細微偏差,這些可能暴露‘工程師’的特定設計或AI的隱藏任務。”

他部署任務,強調對AI行為模式的深度解讀:“湯姆,你負責資料探勘與演算法分析。篩選海量車輛執行資料,尋找那些路徑選擇、加速剎車模式與導航系統建議或常規AI駕駛模型存在統計顯著偏差的自動駕駛車輛。分析異常行為的時間規律和地理分佈。”

“伊莎貝爾,你負責解讀‘工程師’的印記。研究‘舵手’可能基於的原始AI模型,分析其技術架構。從異常車輛的行為中,反向推導‘工程師’可能設定的隱藏目標或約束條件,例如‘不惜輕微違規以節省時間’、‘優先選擇監控盲區’等。”

“盧卡斯,你負責物理監控與威脅關聯。調取異常車輛活動區域的高畫質監控,嘗試識別車輛是否經過非法改裝(如加裝隱藏貨箱)。將異常車輛活動與已知的走私高發區、敏感地點或(模擬的)特定人物行程進行時空關聯分析。”

“我負責整合,尋找資料異常、行為模式與物理證據之間的閉環,任何能證明其行為具有惡意意圖的證據鏈。”

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