人工智能助力生物多样性：弥合知识鸿沟，共创可持续未来图源：© Amphitrite Wong（CC BY-SA 4.0）生物多样性，即地球上错综复杂的生命网络，对人类生存和地球健康至关重要。然而，尽管全球共同努力且意识日益增强，自然界仍在以惊人的速度瓦解。《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》设定了宏伟目标，旨在到2030年遏制并扭转这一趋势，但实现这些目标仅凭善意是远远不够的——它需要知识。一个严峻的事实是，在许多方面，我们试图保护的，是我们尚未完全理解的事物。人工智能生物多样性 几十年来，保护科学家们一直面临一系列棘手的知识短缺问题。我们不知道现存物种的数量，不清楚它们全部的生活地点，不了解其种群如何变化，甚至不明白它们之间如何相互作用。从物种行为、生态位到遗传变异和演化路径，我们的认知充其量只是零碎的。尽管每年收集的数据量巨大，但这些数据往往不完整、偏向特定区域或类群，并且缺乏支撑明智、及时保护行动所需的精细度。在2025年2月发表于《自然综述：生物多样性》的一篇里程碑式文章中，研究人员提出，人工智能有望成为生物多样性科学的变革者。机器学习和基于人工智能的工具已在以前所未有的规模帮助实现数据收集的自动化。从无人机影像和相机陷阱，到生物声学和卫星图像，人工智能算法正在以比以往更快的速度和更高的准确性识别物种。但人工智能不仅仅是加速旧方法，它正开始改变我们思考生态知识本身的方式。其潜在应用令人惊叹。人工智能系统能够检测海量数据集中的微妙模式，发现异常，甚至提出新的生态关系。它们可以通过强调被忽视的分类学特征，帮助发现科学界未知的物种。人工智能模型可以预测种群趋势，推测生态系统如何应对气候变化，并识别崩溃的早期迹象，让我们有机会在为时已晚之前采取行动。使这场革命更具前景的是，它触及了生物多样性所有七个公认的知识缺口。无论是稀有生物难以捉摸的性状、未被充分研究物种的遗传学，还是将生态系统维系在一起的相互作用，人工智能都提供了能够处理、整合和解读远超人类能力范围数据的工具。值得注意的是，人工智能或许不仅能帮助我们"看到"更多——更能帮助我们"理解"更多，揭示驱动生态变化的潜在机制。然而，这种乐观必须与审慎并存。与任何强大工具一样，人工智能也带来风险。该技术的公正性完全取决于其学习所用的数据。当前的训练数据集常常反映出长期存在的不平衡，偏向温带物种而非热带物种，或偏向有魅力的巨型动物而非不熟悉但生态地位至关重要的生物。此外，如果人工智能生成的数据没有强大的解读、验证和应用框架作为支撑，则可能让决策者不堪重负。持此愿景的研究人员强调了跨学科合作的重要性。生物多样性科学家和人工智能工程师必须通力合作，确保模型的设计考虑到生态现实。人工智能不仅需要数据的引导，更需要目标的指引。这也意味着需要投资于教育和技术能力建设，培养新一代精通计算的生态学家和扎根生态学的计算机科学家。任重而道远。生态学中许多最强大的人工智能应用仍处于起步阶段。如果我们果断行动——弥合学科鸿沟、促进公平、聚焦于有意义的成果——我们就能确保人工智能不仅仅记录自然的崩溃，更能帮助防止其发生。我们必须在拥抱创新的同时，坚守可持续性与公正的价值观。人工智能可以成为向善的力量，但前提是我们必须恰当运用它。如此一来，我们或许终能开始弥合一直阻碍生物多样性保护的知识鸿沟，为地球以及所有依存于它的生命，开启一个充满希望的新篇章。来源：Pollock, L.J., Kitzes, J., Beery, S. et al. 利用人工智能弥补全球生物多样性知识短缺。《自然综述：生物多样性》1, 166–182 (2025). 网页链接（请注意，本文仅供参考，并不暗示WAOSD的认可或观点认同。）作者：SO审核：Averie编辑：Lumina