卑詩省灰狼以策略性行為規避先進人工智慧誘捕系統

二零二五年末期，加拿大卑詩省海岸發生一起引人注目的事件，凸顯了野生動物非凡的認知能力。一隻北美灰狼成功地避開了一個複雜的、由人工智慧（AI）驅動的陷阱，該陷阱的設計初衷是模仿當地居民處理廢棄物的模式以期威懾野生動物。該研究團隊指出，這個精心佈置的誘捕系統先前在針對多種本地野生動物的測試中，曾達到接近百分之百的捕獲率，顯示了其技術的有效性。

監控錄影畫面捕捉到這隻狼在行動前進行了周密的觀察，牠似乎在對陷阱的運作機制進行策略性的評估。研究人員觀察到，該狼科動物採取了一種極具計算性的應對措施，這與一般動物的隨機試探行為有所不同。這種行為模式遠超出了傳統上對野生動物本能反應的理解範疇。

該狼的獨特規避策略涉及對陷阱關鍵組件的精確干預。監視器畫面顯示，這隻動物特意拾起一塊漂流木，利用它來輕觸陷阱邊緣的一個紅外線感應器。此舉的結果是，陷阱的門在預期時間之前便已關閉，使其鎖定在關閉狀態，從而使主要的捕獲機制失效。隨後，該狼得以安全地接近並取走誘餌容器內的食物，隨後安然離去，過程中未受任何傷害。

這種展現出的行為強烈暗示了該動物對誘捕系統內部邏輯的策略性理解，這在野生動物中是極為罕見的認知表現。研究團隊的領導者之一艾莉絲·盧瑟福博士（Dr. Elise Rutherford）指出，這種程度的遠見和規劃能力，表明其具備了超越一般動物本能的戰略思維。盧瑟福博士的觀察與其他關於野生動物智能的研究相呼應，例如在卑詩省中部海岸，有海狼被觀察到利用工具從深水中拉出蟹籠以獲取誘餌，同樣展現了高度的學習與適應能力。

鑑於這次非預期的結果，研究團隊已決定暫時中止所有涉及類似行為模擬的後續試驗。他們計劃利用這段時間重新審視並精煉他們的研究方法論，特別是針對如何評估和預測高度智能動物的適應性行為。此外，野生動物監測技術的發展，如AI輔助的相機陷阱，正被廣泛應用於保護工作，但這次事件凸顯了在設計這些系統時，必須充分考慮到目標物種的學習曲線和反制能力。

這次事件不僅是對現有誘捕技術的挑戰，也為動物行為學界提供了寶貴的案例，用以探討狼科動物的認知邊界。儘管卑詩省近期也發生了灰熊攻擊學童的事件，凸顯了人熊衝突的嚴峻性，但這次狼的事件則聚焦於動物認知層面的突破。研究人員將需要開發更具動態性和不可預測性的測試情境，以避免被高智能的個體輕易破解，這項發現將促使未來在設計野生動物管理工具時，必須納入更深層次的行為生態學考量，以確保監測和保護措施的長期有效性。