他再次强调了国家的培养、国内如今大好的围棋环境，以及作为中国棋手的责任与荣誉。
这番语重心长的话，进一步稳固了军心。
接着，副院长话锋一转，压低了声音：“另外，交流活动马上就要结束了。之前我们商量好的那件事……是时候开始行动了。”
他所说的“那件事”，正是出发前，经过周密计划的“投毒”行动。
向“阿尔法狗”的训练数据库中，混入精心准备的、含有逻辑陷阱和可能导致AI判断紊乱的“毒饲料”棋谱。
这些棋谱并非胡编乱造，而是从一些古老的、冷僻的、甚至带有实验性质的围棋定式、局部手段中精心挑选和改编而来，其中蕴含了一些违背当前主流AI训练所依赖的“棋理”的“俗手”、“骗招”甚至“无理手”。
短期少量接触可能问题不大，但一旦大量灌入，极有可能干扰甚至污染AI的评估网络，导致其棋力出现波动甚至倒退。
“为了稳妥起见，防止对方技术人员过早察觉，明天开始，我们先由老王、老李在各自的对局中，酌情、少量地尝试使用我们准备好的那几套‘古谱’开局和局部手段。
下的时候要自然，就像偶尔的尝试和变化，不要显得刻意，其他人暂时保持正常对弈。”
“我们的目的是潜移默化地‘污染’他们的数据库，而不是立刻引起警报。
如果对方没有察觉，后天，也就是活动最后一天，我们再视情况加大‘剂量’，争取在离开前，尽可能多地把这些‘有问题’的数据塞进‘阿尔法狗’的肚子里！”
副院长眼中闪过一丝锐利的光芒：“记住，动作要自然，心态要平稳。这不仅是技术较量，更是心理博弈。我们要让他们即便事后发现数据异常，也只会认为是棋手临场的偶然发挥，或者是我们对某些古老棋路的探索，而不是有组织的、系统性的‘投毒’。”
棋手们心领神会，纷纷点头。
一种临战前的紧张和使命感在会议室弥漫。
第二天的交流活动，在一种看似平静无波的氛围中开始了。
中国棋手们如同往常一样，准时抵达对局室，各自在电脑前坐定，登录系统，开始与屏幕另一端不知疲倦的“阿尔法狗”进行对弈。
敲击键盘和鼠标的声音清脆而有节奏，一切似乎都与往日无异。
然而，在这看似常规的表象之下，一场精心策划的“投毒”行动，已经悄然拉开了序幕。
被副院长点名的两位老牌九段，神色如常，落子沉稳。
但在某些看似不经意的时刻，他们开始尝试性地运用起那些准备已久的“特殊”手段。
在布局阶段，王九段下出了一手看似平淡、实则偏离了AI主流推荐的“小目·三三”点角定式的一个古老变招。
这手棋在当下的AI评估中，胜率会微微下降零点几个百分点，但它蕴含了一个非常隐蔽的后续手段，如果应对不当，可能会引发复杂的劫争，而这种复杂性，对于尚未完全成熟的AI来说，可能是一个陷阱。
另一盘棋中，李九段在一个常见的“星·无忧角”布局后，没有选择最常见的挂角或拆边，而是下出了一手更为古老的“大飞守角”变化。
这手棋在当今强调速度和效率的AI布局理论中，被认为略显迟缓，但它却关联着一个冷僻的中盘攻防套路，其中包含了几步违背常规棋理的“强手”，极易引发计算混乱。
在谷歌园区深处，“阿尔法狗”项目的数据中心内。
巨大的服务器阵列静静地运行着，指示灯如繁星般闪烁。
实时数据监控屏幕上，代表对局数据流的曲线平稳流动。
突然，在系统对王九段和李九段对局中新出现的棋步进行快速分析评估时，屏幕的某个角落弹出了几个黄色的警告标识。
【警告：检测到低频棋路模式。与历史数据库匹配度低于阈值。】
【提示：正在进行收益预估计算……】
【错误：局部评估模块出现逻辑冲突，预估计算中断。错误代码：7B。】
负责监控数据流的年轻工程师瞥了一眼屏幕，打了个哈欠，随手移动鼠标，点击了“忽略此类警告并继续”的选项。
这样的警告，在这些天与中国棋手的对局中，他已经见过不止一次两次了。
这些中国顶尖棋手思维极其活跃，经常能下出一些数据库里没有记录、或者与AI主流推荐不同的棋。
系统在初次遇到这些“新招”时，需要进行更复杂的计算来评估其价值，偶尔出现计算冲突或短暂卡顿，在工程师看来再正常不过了。
毕竟，“阿尔法狗”还远未达到完善的程度，就像一个正在快速学习但有时会“卡壳”的学生。
“又来了，这些中国棋手总喜欢搞点新花样。”工程师嘟囔了一句，顺手将这条记录归类为“常规异常数据处理”，然后便将注意力转向了其他监控指标。
在他看来，这不过是日常工作中微不足道的小插曲。
在下班前填写工作日志时，他只是在“异常处理”一栏简单地写道：“处理了数例对局数据流中的常规模式识别冲突，系统运行平稳。”
这样的记录，几乎每天都有，根本不会引起任何额外的关注。
对局室内，王九段和李九段顺利结束了当天的对弈。
他们按照副院长的指示，将那些“特殊”的招法巧妙地融入了整盘棋中，既达到了“投毒”的目的，又没有引起阿尔法狗的过度反应或己方的明显失利。
整个过程自然流畅，仿佛只是棋手临场的灵光一现或对古老定式的个人偏好。
活动结束后，副院长看似随意地向王、李二位九段投去询问的目光。
两人均以微不可察的点头作为回应。
副院长的嘴角，掠过一丝了然的微笑，心中大定。
果然如此！他心中暗忖。
这套源自古代棋谱、经过精心改良的“毒饲料”，其陷阱设置得极为精妙，若非顶尖职业棋手结合对AI原理的深入理解，极难在第一时间察觉其危害。
当初星汉科技在开发“星阵”AI的初期，也曾被类似的手段困扰过，花费了好几天时间，在数位顶尖棋手和AI工程师的协同分析下，才最终锁定了问题根源，并改进了训练算法以避免类似污染。
谷歌这边的技术人员，显然缺乏这种“踩过坑”的经验，而且他们对围棋本身的理解深度，也远远不足以支撑他们从海量的对局数据中，迅速识别出这种精心伪装过的“数据毒素”。
他们更依赖系统的自动报警和常规处理流程。
“看来，谷歌这边对围棋的理解，还是停留在数据驱动的层面，缺乏真正的‘棋理’洞察啊。”副院长在心中默默评价，“这就好办多了。”
既然初步的试探没有引起警觉，那么，按照原计划，从明天开始，就可以放心大胆地、全面铺开“加料”行动了。
他要趁着这最后的机会，将更多、更复杂的“毒饲料”塞进“阿尔法狗”的数据库里。
等到谷歌的技术人员发现问题所在时，他们这支中国代表团，恐怕早已安然返回国内。
届时，留给“阿尔法狗”项目的，将是一个需要花费大量时间和精力去清洗和修复的、被严重污染的训练数据集。
甚至整个交流互动期间获得的成果都会在数据清理过程中作废。
想到此处，副院长的心情更加轻松了。
他仿佛已经看到，在不远的将来，急于求成的“阿尔法狗”因为吞下了这些“毒饲料”，而在关键的迭代升级中步履蹒跚，甚至出现棋力倒退的场景。