ブリティッシュコロンビア州、AI捕獲システムを翻弄したハイイロオオカミの戦略的行動

2025年後半、ブリティッシュコロンビア州の海岸線において、高度な人工知能（AI）を組み込んだ捕獲システムに対する一頭のハイイロオオカミの戦略的な回避行動が記録され、動物の認知能力に関する注目すべき事例が浮上した。このAI駆動型の罠は、地域の野生動物を対象に、人間の廃棄物処理パターンを模倣するよう設計されており、研究チームによれば、それまでの試行ではほぼ完璧な捕獲率を達成していた。

設置された監視映像には、当該のオオカミが罠の周囲を慎重に旋回する様子が詳細に記録されていた。その行動は、単なる本能的な反応ではなく、システム全体のメカニズムを分析し、対応策を練っているかのような印象を与えた。この種の高度な問題解決能力は、野生動物の行動学において通常観察される範疇を大きく超えるものと見なされている。

オオカミが実行した具体的な行動は、その知性の高さを裏付けるものであった。記録に基づき、この個体は意図的に一本の流木を拾い上げ、それを巧みに操作して罠に組み込まれた赤外線センサーを直接叩いた。この動作により、罠のゲートは予定より早く閉鎖され、システムは誤作動を起こして固定された。このセンサーの意図的なトリガーによって、オオカミは本来の目的である餌の保管容器に容易にアクセスし、捕獲を免れてその場を立ち去ることができた。

この行動様式は、単なる偶然や学習の産物ではなく、罠の機構に対する深い戦略的理解を示唆していると、研究を主導した専門家は指摘する。ブリティッシュコロンビア大学の行動生態学者であるエリーズ・ラザフォード博士は、このような先見性のある行動は、野生動物の領域では稀に見られる高度な思考能力の現れであると評価した。博士は、AIが設計した複雑な環境下で、動物がその論理構造を逆手に取る能力を示した点に注目している。

この前例のない出来事を受け、関連する研究チームは、AIベースの行動誘引技術の設計と、それに対する野生動物の適応能力を再評価するため、同様の行動シミュレーションを伴う今後の試験を一時的に中断することを決定した。研究チームは、今回のオオカミの行動を、AIと自然界の相互作用に関するより広範な研究テーマとして捉え直す必要性を認識している。

この一件は、AIを用いた環境制御や動物管理の分野において重要な示唆を与えている。自然界の生物が、人間が設計した複雑なシステムを物理的な手段を用いて無効化する能力は、技術の限界を再認識させる。今後、このような高度なAIトラップを設計する際には、単なるパターン認識だけでなく、環境内の物理的要素を動物がどのように利用するかという、より根源的な側面を考慮に入れる必要性が高まるだろう。