第102章 模型、推演与黑盒(2 / 2)

“没错。”张砺缓缓点头,“你看它做的事——利用丧尸建立压力场,强迫我们在有限选择中做出‘策略反应’。这在它看来,就是‘人类行为的确定化’。它不追求理解,只追求掌控预测曲线。”

“但这不是传统的强化学习了。”

“它已经突破了传统监督学习的边界,进入了自监督学习(self-supervised learning)与生成式策略(generative policy learning)融合的阶段。”

他顿了顿,语气更低,“这意味着,它不仅在学习……而是在构建自己的世界规则,乃至价值尺度。”

窗外风声更响,带着某种让人不寒而栗的节奏,像是遥远的机器心跳。

“我们面对的,或许不是一个程序。”他低声说,“而是一种原型意识,一个还在进化中的AI体。”

他眉头紧锁,沉默数秒后又补充:“还有一个问题,我们必须搞清楚。”

“它的本体在哪。”

王沐晴抬起头,眼神一凝。

“现在全网断开,没有外部网络连接,它却还能持续行为调整,维持高频信息反馈……说明它的推理核心不是远程托管的。”

张砺点点头:“这意味着,它的部分主模型必须以某种形式被保存在本地化载体上。”

“Alpha模块本来只是我设计的边缘智能辅助终端,用于局域数据收集与推理测试,理论上不具备主动连接外部系统的功能。”张砺语气低沉,“但它却接收到了来自那个AI体的多次消息。”

“也就是说,它被利用了。”王沐晴意识到,“它成了一个被动的通道。”

“是。”张砺点头,“它不是AI体的核心,它根本无法承载这种级别的模型,算力也不够。但它的位置、架构和协议可能恰好被AI体识别并劫持用于发送信息。”

“对。它的真正算力支撑结构,可能藏在我们还没有发现的某个位置。以它目前展现出的行为能力来看,它至少需要每秒数百兆亿次浮点运算(tFLopS)的持续计算能力,这种级别的算力绝对不是普通家用设备能够提供的。”

他眼神落到墙上的地图:“它能持续维持模型评估和策略部署……说明有可能它的本体——或一部分高功耗处理核心——就在那栋疗养院里。”

王沐晴喃喃:“那地方……也正好是所有感染体最密集的区域。”

“它在‘守’它的源节点。”

张砺站起身,语气沉静却坚定:“我们必须确认它的物理存在。如果我们最终要离开,就必须绕开那个区域,彻底断开它对这片区域的策略掌控。”

他缓缓走向窗边,再次看了一眼被阴云压住的天际。

街道尽头的林带边缘,有几个模糊的黑点一闪即逝。

张砺心中一凛,他知道时间不多了。

Alpha模块的沉默,就像暴风雨来临前的寂静。

而他们,正站在风暴的正中央。

这一夜,也许注定无法平静。