在全球疫情的冲击下，人类的行为模式发生了显著的变化，这让 AI 陷入了迷惑的境地。原本基于常规数据和模式进行学习和预测的 AI 系统，由于疫情导致的数据急剧变化，工作出现了“异常”。

疫情期间，人们的出行受到限制，社交活动大幅减少，消费习惯也发生了巨大转变。线上购物、远程办公、在线教育等需求呈爆发式增长，而旅游、餐饮、娱乐等行业则遭受重创。这些变化反映在数据上，使得原本稳定的趋势被打破，数据的分布和特征与以往大不相同。

对于依赖数据进行分析和决策的 AI 来说，这种突然的变化无疑是一个巨大的挑战。例如，在预测市场需求时，AI 可能会因为疫情期间消费者购买行为的突变而给出不准确的结果。在物流领域，货物运输的路线和需求的变化可能导致 AI 优化的配送方案不再适用。

为了解决这些问题，人为调控变得至关重要。专业人员需要深入理解疫情背景下的特殊情况，结合领域知识和经验，对 AI 系统的参数进行调整，或者对输入的数据进行筛选和预处理。他们还需要根据实际情况，为 AI 提供新的训练数据，以帮助其适应新的变化。

然而，人为调控并非一劳永逸的解决方案。随着疫情的发展和社会的逐步恢复，数据又会不断发生新的变化。这就要求我们持续关注数据动态，灵活调整调控策略，确保 AI 能够始终为我们提供有价值的支持和服务。

疫情下人类行为的变化给 AI 带来了困惑，但通过合理的人为调控，我们可以帮助 AI 更好地应对这些挑战，充分发挥其在特殊时期的作用，为我们的生活和工作提供更准确、有效的帮助。在未来，我们也应不断完善 AI 技术，提高其自适应和学习能力，以应对各种可能出现的突发情况。