“意识形态武器”任务的胜利为小组注入了一剂强心针，但陈默清楚，距离沙漏任务的要求——第二阶段结束时保持综合排名第一——仍有差距，他目前位列第四。简报室的紧张气氛并未缓解，当“数据流”教官再次出现时，所有人都意识到，这是第二阶段最后一个专项任务了。主屏幕呈现出由无数代码流、神经网络节点和监控画面构成的深蓝色背景，透着一种冰冷的技术感。
“第九专项：人工智能与自动化犯罪——‘幻影司机’。”教官的声音如同系统提示音，“蓝军模拟了一个利用篡改的自动驾驶算法与城市监控系统，进行精准货物走私、乃至策划‘意外’事故的犯罪网络。该网络‘深度物流’不依赖传统人员，其核心是一个经过恶意训练的AI模型‘舵手’，指挥着数辆经过改造的自动驾驶车辆。”
任务简报揭示了全新的挑战：“红军任务：在模拟时间十二天内，确认‘深度物流’利用自动驾驶技术的犯罪模式，定位其AI模型‘舵手’的至少一个训练或更新服务器节点，侧写出模型设计者‘工程师’的技术偏好与潜在漏洞，并成功预测或阻止一次由其策划的高风险行动（走私或事故）。”
资源方面，红军获得了城市交通监控网络的高级访问权限（模拟）、自动驾驶车辆运行数据（匿名化）的查询权，以及接入AI行为分析平台的资格。但警告极其明确：蓝军在此领域实现了“高度自动化”，犯罪过程人为干预极少，AI行为模式可能不符合人类逻辑，且会主动学习并规避侦查。
汤姆看着屏幕上流淌的车辆数据和算法结构图，表情严峻：“对手是一个AI……这意味着它没有情感，不会犯错，至少不会犯人类意义上的错误。我们的追踪模式可能需要彻底改变。”
伊莎贝尔尝试将侧写应用于AI设计者：“‘工程师’……他能设计出执行犯罪的AI，其技术能力顶尖，但可能对伦理和法律极度漠视，甚至抱有挑战系统的快感。他的‘偏好’会体现在AI的行为模式中。”
卢卡斯更关注物理世界的影响：“自动驾驶车辆……它们混在正常车流中，如何识别？所谓的‘高风险行动’，可能是瞬间发生的车祸，也可能是悄无声息的走私，预警窗口极短。”
陈默深吸一口气，将排名压力转化为专注。他仔细研究初始资料：几起无法解释的、涉及自动驾驶车辆的微小交通违规或异常路径选择记录、一些物流仓库区监控捕捉到的、无人车辆在非工作时间的诡异移动片段、以及一份（模拟的）保险公司报告，提及某路段近期自动驾驶车辆事故率有统计学上的异常升高。
“AI的‘完美’恰恰是它的弱点，”陈默分析道，目光锐利，“为了执行复杂任务，它必须遵循某种逻辑，这种逻辑会留下模式。‘工程师’的技术偏好会刻在代码里，AI的规避行为本身也是一种行为痕迹。我们的突破口在于找到其决策逻辑中的‘非最优’选择，或者其行为模式中与正常AI的细微偏差，这些可能暴露‘工程师’的特定设计或AI的隐藏任务。”
他部署任务，强调对AI行为模式的深度解读：“汤姆，你负责数据挖掘与算法分析。筛选海量车辆运行数据，寻找那些路径选择、加速刹车模式与导航系统建议或常规AI驾驶模型存在统计显着偏差的自动驾驶车辆。分析异常行为的时间规律和地理分布。”
“伊莎贝尔，你负责解读‘工程师’的印记。研究‘舵手’可能基于的原始AI模型，分析其技术架构。从异常车辆的行为中，反向推导‘工程师’可能设定的隐藏目标或约束条件，例如‘不惜轻微违规以节省时间’、‘优先选择监控盲区’等。”
“卢卡斯，你负责物理监控与威胁关联。调取异常车辆活动区域的高清监控，尝试识别车辆是否经过非法改装（如加装隐藏货箱）。将异常车辆活动与已知的走私高发区、敏感地点或（模拟的）特定人物行程进行时空关联分析。”
“我负责整合，寻找数据异常、行为模式与物理证据之间的闭环，任何能证明其行为具有恶意意图的证据链。”
任务开始，小组如同在数据的海洋中垂钓一条透明的鱼。
初期，困难重重。自动驾驶车辆产生的数据量巨大，异常行为混杂在大量的正常行驶和合理路径调整中，难以有效筛选。伊莎贝尔面对的是黑箱般的AI模型，仅从行为反推设计意图如同解一道多元多次方程。卢卡斯盯着监控画面，看到的只是川流不息的车辆，难以辨别哪些是“幻影司机”。
任务第四天，汤姆开发了一个新的筛选模型，专注于寻找那些“为了规避而规避”的行为——即车辆在并无明显障碍或交通规则要求的情况下，进行不必要的绕行或速度变化。通过这个模型，他锁定了一个由五辆同型号自动驾驶货车组成的小车队，其行为模式高度一致，且频繁在夜间出现在城郊工业区和某个废弃货运站附近。
“锁定可疑车队，代号‘幽灵车队’。”汤姆汇报。
伊莎贝尔分析“幽灵车队”的绕行路径，发现其绕行点往往精准地避开了几个升级后的新型交通监控探头，但对一些老旧探头则显得“大意”。“这说明‘舵手’模型的训练数据可能未及时更新，或者‘工程师’有意控制了模型的‘学习’范围，避免其行为过于完美而引起怀疑。”她分析道。
卢卡斯调取废弃货运站周边的历史监控，发现“幽灵车队”的车辆曾短暂停留，且有观察到类似小型无人机（难以追踪）靠近车辆的迹象，疑似在进行接触式货物转运。
“疑似走私节点确认，在废弃货运站。”卢卡斯补充。
线索开始浮现。小组判断“深度物流”正在利用自动驾驶货车，结合无人机，在监控薄弱区进行小批量、高频率的走私活动。
然而，蓝军的自动化系统展现出强大的适应性。在小组开始重点监控“幽灵车队”后，其中两辆车的行为模式突然变得“正常”起来，不再出现明显异常绕行，仿佛收到了“蛰伏”指令。但同时，汤姆在更广阔的数据中发现，另有几辆不同型号、但行为模式相似的车辆开始活跃起来。
“他们在切换车辆，分散注意力！”汤姆察觉到了AI的应对。
任务第八天，伊莎贝尔通过对“舵手”行为模式的持续分析，提出了一个关键假设：“‘工程师’可能给AI设定了一个必须优先满足的隐藏目标，比如‘确保特定类型货物在x日前送达Y区域’。为了这个目标，AI可能会在临近截止日期时，采取更冒险的行为。我们可以尝试预测这个‘截止日期’和‘目标区域’。”
陈默采纳了这个思路，下令：“汤姆，重点分析‘幽灵车队’及其关联车辆异常行为频率的时间序列数据，寻找可能存在的周期律或临近某个时间点的行为激化现象。卢卡斯，根据车辆异常活动的历史地理数据，结合已知的敏感区域，预测最可能的‘Y区域’。”
任务第十天，汤姆发现数据异常频率在最近48小时显着升高，尤其是通往市中心一座大型体育场的路线上，推测的“激化点”就在36小时后，届时该体育场将举行一场大型国际赛事。
卢卡斯也将预测范围缩小到了体育场周边区域，那里人群密集，安保压力大，是制造混乱或进行特殊物品交接的潜在高风险地点。
“目标预测：市中心体育场，时间：36小时后的大型赛事期间。高风险行动可能是利用自动驾驶车辆制造混乱，或者走私物品进入核心区域。”陈默汇总结论。
基于这一预测，小组向模拟的“城市安全应急中心”提交了紧急预警，建议加强对体育场周边自动驾驶车辆的实时监控和必要时的人工干预能力，并对预测路线进行重点布防。
任务第十一天，模拟监控显示，一辆被标记的、行为模式符合“舵手”特征的自动驾驶轿车，试图偏离预定路线，强行驶向体育场的一个VIp入口限制区域，其行驶轨迹符合制造撞击的模式。由于提前预警，该车辆被后台系统强制接管并安全引导至隔离区。（模拟）检查发现车辆底盘被非法改装，装有可疑粉末状物质（模拟危险品）。
同时，另一组（模拟）执法人员根据线索，在废弃货运站抓获了正在进行无人机装卸操作的地面接应人员。
任务第十二天，时间结束。红军成功确认了AI驱动的犯罪模式，定位了（通过行为溯源关联到的）AI模型训练数据更新服务器的一个代理节点，侧写出了“工程师”注重实效、善于利用系统漏洞、且对AI行为进行精细控制的技术风格，并成功预测和阻止了一次针对大型公众聚集场所的高风险行动。
评估系统给出了“优秀”评分。小组在应对高度自动化、自适应对手时，展现出了强大的数据分析、行为预测和跨领域协作能力。
小组积分进一步提升，陈默的个人排名凭借在此次高难度任务中的关键决策和整合能力，从第四位跃升至第二位，重新回到了顶尖竞争者的行列。
复盘时，“数据流”教官给予了高度评价：“在面对非人类智能体对手时，你们成功地将侧写思维应用于其设计者和行为模式，并实现了有效预测和干预。这是面向未来犯罪形态的关键能力。”
陈默看着屏幕上被成功拦截的自动驾驶车辆画面，心中稍定。他重新回到了前列，但头顶的沙漏任务要求依旧是第一。第二阶段，只剩下最后一场决定性的终极综合考核。
意识深处，沙漏的提示清晰地映现：
【第二阶段任务“猎影之巅（进阶）”进行中…】
【当前排名：第2位。（因“算法囚笼”任务表现卓越，排名上升）】
【最终警告：第二阶段最终综合考核即将启动。考核将整合所有九个专项，模拟真实世界多重危机叠加场景，是对意志、智慧与协作的终极考验。排名第一为唯一目标。】