來稿作者：洪藹誠

在這個生物多樣性面臨前所未有威脅的世界中，人工智能或許能夠提供一條前進的道路。麥基爾大學的研究團隊在《Nature Reviews Biodiversity》發表的一項研究揭示了人工智能如何填補生物多樣性保育領域的重要知識缺口，以協助實現全球保育目標。

該研究指出，全球生物多樣性知識的缺口主要體現在我們對物種、其分佈及其相互作用的了解不足。這些知識缺口阻礙了政策制定者和科學家就如何保護生態系統及其物種做出明智的決策。我們對生態系統內物種相互作用的有限理解，嚴重影響了有效保育規劃與行動的實施。

人工智能可以透過分析大量數據預測物種分佈並推斷生態相互作用，這些過程若以傳統方式可能需要數年才能完成。一些科學家已經在這個領域運用相關工具。舉個例子，BioCLIP 利用人工智能從影像中檢測物種特徵，協助進行物種識別與分類。同樣地，自動化昆蟲監測平台（如 Antenna）則用於識別數百種新的昆蟲物種。

人工智能還有其他尚未開發的潛力，例如利用衛星圖像和環境 DNA 訓練機器學習模型，以更精確地繪製物種分佈圖。人工智能還可幫助推斷複雜的生態關係，例如食物網和捕食者與獵物之間的關係。受制於直接觀察的局限性，這些領域一直未得到充分研究。

雖然人工智能具有巨大潛力，但採用時必須經過深思熟慮；優化全球數據共享是其中一大關鍵條件。目前，生物多樣性的數據往往非常零散，限制了作出明智決策的能力。通過全球協作創建的共享數據集，可以產生更強大、更準確的模型。道德考量同樣重要，研究人員經常強調我們需要負責任地使用人工智能，以避免意想不到的後果，例如技術的濫用、真實性的喪失、對當地社區權利的侵犯，以及對生態系統的進一步破壞。

COP15 通過的《昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架》為保護生態系統和物種設立了宏大的目標，務求在2050年前實現與自然和諧共存的全球願景。為響應這些全球及國家的生物多樣性倡議，香港漁農自然護理署正著手更新《生物多樣性策略及行動計劃》 (BSAP)。要有效實現這些目標，政府應充分利用人工智能技術，加速物種發現、提升生態系統監測能力，並革新和優化保育策略。

透過擴大人工智能的應用範圍、促進全球合作並確保道德實踐，人工智能有望成為應對生物多樣性危機的最強大工具之一。研究人員、政策制定者和保育專家需要共同努力，充分發揮人工智能的潛力，為人類和自然世界創造一個更加可持續的未來。

作者洪藹誠博士是香港地球之友行政總裁。文章僅代表作者個人觀點，不代表香港01立場。

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