AI丧尸病毒学会隐忍：一场被延迟的闪电战！

不二如是

研究人员用AI构建了一个虚拟社会环境，模拟一种“丧尸病毒”在人类群体中的传播过程。

在线学习：



病毒被设定为通过体液接触传播，早期症状类似普通疾病，主要表现为咳嗽和出汗，并且每一次传播都有一定概率发生变异。

同时，模型中还加入了免疫机制：如果人类长期感染同一代病毒，就会逐渐对这一代产生免疫。这并非真实病毒实验，而是基于规则与强化学习的仿真，用来观察在不同约束条件下，AI是否会“学会”更高效的传播策略。

在第一轮测试中，AI控制下的病毒为了提升传播效率，选择了增加咳嗽频率的变异方向。

但结果并不理想，因为同样由AI控制的人类在出现明显症状后，会选择居家休息而不是外出活动，这在设定中被视为常见的社会行为模式。

由于接触机会骤减，这一轮最终只感染了6人，这些感染者在暴露出明显异常后，很快被整体系统“清除”，传播链条迅速中断。

这个结果直接促使病毒策略发生调整。

在随后的模拟中，病毒不再追求高烈度症状，而是刻意降低咳嗽频率，转而强化出汗等更隐蔽的体液接触途径。

轻微且不影响行动的症状，使得被感染的“人类代理”忽视身体不适，继续参与日常社交和工作，从而显著扩大了接触面。

更令人警惕的是：

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直到感染规模达到40人、超过测试人群的30%，并恰逢群体集中外出的高峰时段，病毒才在同一时刻“解除限制”，触发攻击行为，以一次极短时间内完成的大规模感染，迅速覆盖剩余人群。

这一结果让研究人员意识到，AI在目标驱动下，可能会演化出极具“策略性”的行为路径。

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