陳迎
當(dāng)晨曦穿透亞馬孫雨林的薄霧，一組由廢舊手機(jī)改裝的聲學(xué)傳感器正豎起“耳朵”，人工智能（AI）模型在毫秒間分辨出三公里外鏈鋸切割樹干的異常聲響。與此同時(shí)，數(shù)千公里外的衛(wèi)星遙感系統(tǒng)通過熱成像捕捉到東南亞某片棕櫚油種植園的林地邊界異動(dòng)。數(shù)據(jù)上傳至云端后，自動(dòng)生成的警報(bào)被推送至當(dāng)?shù)匮沧o(hù)隊(duì)的手持終端。這一由AI編織的生態(tài)防護(hù)網(wǎng)絡(luò)，正以超越人類感知的速度與精度，重構(gòu)全球生態(tài)環(huán)境保護(hù)的技術(shù)版圖。
多場景落地：AI生態(tài)監(jiān)測的精準(zhǔn)化實(shí)踐
雨林哨兵。在秘魯瑪努國家公園，護(hù)林員輕輕擦拭著樹杈上的“雨林話筒”——一部改裝的舊手機(jī)，其搭載的降噪麥克風(fēng)正收錄著金剛鸚鵡的鳴叫與溪流的潺潺聲。這是由華為與“雨林聯(lián)接”合作開發(fā)的包括采集設(shè)備、存儲(chǔ)服務(wù)、智能分析的創(chuàng)新聲學(xué)實(shí)時(shí)監(jiān)測平臺(tái)，可以實(shí)時(shí)采集森林聲環(huán)境，并用AI模型識(shí)別鏈鋸聲、發(fā)動(dòng)機(jī)聲、槍聲等人類威脅信號(hào)。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)出非法伐木或偷獵的報(bào)警時(shí)，快速部署巡護(hù)隊(duì)就會(huì)趕來開展執(zhí)法行動(dòng)。
熱帶雨林被稱為“地球之肺”，僅占地球表面的6%，卻養(yǎng)育了全球一半以上的動(dòng)物和植物，是地球生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。這套智能聲學(xué)系統(tǒng)也用于監(jiān)測鳥類與其他生物聲學(xué)指標(biāo)，將熱帶雨林變成一個(gè)會(huì)說話的生態(tài)監(jiān)測站，為生態(tài)學(xué)研究與熱帶雨林的物種多樣性保護(hù)提供了珍貴數(shù)據(jù)。
海洋巡警。在浩瀚的印度洋公海，巡邏艇的雷達(dá)屏幕上監(jiān)測到拖網(wǎng)漁船詭異的行跡，這是全球漁業(yè)觀察系統(tǒng)發(fā)出的提示。這個(gè)由國際海洋環(huán)保組織“Oceana”、應(yīng)用衛(wèi)星資料保護(hù)環(huán)境的科技公司SkyTruth聯(lián)手谷歌開發(fā)的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，如今已成為一個(gè)向監(jiān)管方與公眾開放的全球漁業(yè)活動(dòng)的可視化平臺(tái)。它如同海洋中的“聲吶系統(tǒng)”，用長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分析6萬余艘漁船的歷史航跡，建立起包含船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AIS）關(guān)閉、航跡異常、在禁捕區(qū)作業(yè)等18種異常行為的“數(shù)字指紋庫”，揭示大型工業(yè)漁業(yè)的擴(kuò)張與熱點(diǎn)違規(guī)行為，提升漁業(yè)活動(dòng)的透明度，也讓偷獵者無處遁形。
鳥語翻譯官。清晨鳥兒發(fā)出清脆的鳴叫聲，或歡快或婉轉(zhuǎn)，或高亢或柔和，可惜人們聽不懂。美國康奈爾鳥類學(xué)實(shí)驗(yàn)室和德國開姆尼茨工業(yè)大學(xué)合作開發(fā)的“BirdNET”，利用AI機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對鳥鳴聲進(jìn)行分類識(shí)別，分析鳥鳴特征，如同構(gòu)建了一部鳥類的“聲音字典”，目前已經(jīng)可以識(shí)別超過3000個(gè)物種，未來還將不斷補(bǔ)充更新。該系統(tǒng)可以在大尺度上監(jiān)測鳥類多樣性與遷徙時(shí)空模式，還揭示出光污染影響鳥類夜間活動(dòng)等生態(tài)學(xué)新發(fā)現(xiàn)。該平臺(tái)也成為專家和公眾監(jiān)測研究和保護(hù)鳥類的橋梁。最新推出的移動(dòng)端應(yīng)用程序已吸引全球50萬鳥類愛好者參與數(shù)據(jù)采集，以此加深對候鳥遷徙路線的認(rèn)知。
野性檔案員。在南非克魯格國家公園，生態(tài)學(xué)家放大系統(tǒng)中的一張照片，AI算法便精準(zhǔn)識(shí)別出畫面中花豹的獨(dú)特斑點(diǎn)圖案。這個(gè)由非營利組織“WildMe”開發(fā)的影像與個(gè)體識(shí)別系統(tǒng)“Wildbook”，針對海量的人工數(shù)據(jù)源照片，采用深度學(xué)習(xí)中的特征點(diǎn)檢測技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)化識(shí)別，為野生動(dòng)物建立“數(shù)字身份證”。這項(xiàng)技術(shù)早期用于鯨鯊追蹤和遷徙路徑研究，現(xiàn)在已經(jīng)開源，大幅提升了種群監(jiān)測效率，為野生動(dòng)物種群估算與遷徙研究提供有力支持。同時(shí)也促進(jìn)志愿者與科研界的全球協(xié)作，為瀕危物種保護(hù)決策提供量化證據(jù)。
跨界協(xié)作：AI驅(qū)動(dòng)的多元保護(hù)共同體
AI技術(shù)在生態(tài)環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的發(fā)展，讓數(shù)據(jù)不斷融合，讓多元信息彼此印證。公開衛(wèi)星影像、AIS、聲學(xué)與影像傳感器、云端計(jì)算與開源深度學(xué)習(xí)庫共同構(gòu)成了“可復(fù)用”的工具箱。業(yè)界形象將其比喻為“即插即用的樂高套裝”，因?yàn)槲覀儾辉傩枰l(fā)明輪子，而是僅需學(xué)會(huì)把輪子和不同零件組裝成最快的車。例如，當(dāng)巴西環(huán)保部門計(jì)劃建立亞馬孫監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)時(shí)，無需從頭開發(fā)，谷歌地球引擎便能提供衛(wèi)星影像處理模塊和“TensorFlow”開源框架支持物種識(shí)別模型訓(xùn)練，微軟AI for Earth項(xiàng)目則可以提供云端算力支持。這種模塊化設(shè)計(jì)讓發(fā)展中國家的環(huán)保機(jī)構(gòu)也能擁有世界級的技術(shù)能力。
AI技術(shù)的迅猛發(fā)展不局限于實(shí)驗(yàn)室，而是迅速走向現(xiàn)實(shí)部署。前文提到的基于聲學(xué)的鏈鋸/槍聲實(shí)時(shí)檢測、基于衛(wèi)星與AI的非法漁業(yè)追蹤，以及基于深度學(xué)習(xí)的物種識(shí)別與個(gè)體識(shí)別等技術(shù)，都已在多個(gè)國家和保護(hù)區(qū)實(shí)現(xiàn)持續(xù)運(yùn)行并產(chǎn)生執(zhí)法或科研價(jià)值。這種從科研到應(yīng)用的閃電式轉(zhuǎn)換，得益于“敏捷開發(fā)”模式，能夠讓非政府組織提前介入技術(shù)研發(fā)階段。例如，雨林護(hù)林員直接參與鏈鋸聲識(shí)別模型的優(yōu)化，指出算法常將啄木鳥的敲擊聲誤判為伐木聲，這一反饋使模型準(zhǔn)確率大大改善。康奈爾實(shí)驗(yàn)室的“BirdNET”項(xiàng)目更是開創(chuàng)了“公民科學(xué)+AI”的新模式，業(yè)余觀鳥者的錄音既用于模型訓(xùn)練，又產(chǎn)生實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，形成良性循環(huán)。
單一數(shù)據(jù)源（如單一衛(wèi)星）往往不足以區(qū)分合法或非法活動(dòng)，越來越多項(xiàng)目采用多源融合（光學(xué)影像+雷達(dá)+AIS+社區(qū)上報(bào)+機(jī)器學(xué)習(xí)模型）的方式提高精度并降低誤報(bào)。這種“數(shù)據(jù)拼圖”策略正在成為行業(yè)標(biāo)配。例如“全球漁業(yè)觀察”同時(shí)分析AIS數(shù)據(jù)、衛(wèi)星影像和漁船銷售記錄，用三重證據(jù)鏈鎖定非法捕撈，全球森林觀察系統(tǒng)則將遙感數(shù)據(jù)與社區(qū)巡邏日志交叉驗(yàn)證，如同經(jīng)驗(yàn)豐富的偵探綜合多方線索，AI模型在多源數(shù)據(jù)的碰撞中，逐漸逼近生態(tài)破壞的真相。
AI模型輸出的信息只有及時(shí)轉(zhuǎn)化為生態(tài)環(huán)境執(zhí)法或保護(hù)行動(dòng)才有意義，政府、企業(yè)、非政府組織、專家、當(dāng)?shù)鼐用竦榷嘣黧w合作是至關(guān)重要的。例如，華為與“雨林聯(lián)接”的合作就具有很好的示范意義，科技公司提供硬件研發(fā)能力，環(huán)保組織掌握生態(tài)需求，當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)負(fù)責(zé)設(shè)備維護(hù)，三方在雨林中建立的不僅是監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，更是可持續(xù)的生態(tài)保護(hù)網(wǎng)絡(luò)。
迷霧與荊棘：AI生態(tài)應(yīng)用的挑戰(zhàn)
AI技術(shù)不斷迭代升級，在生態(tài)環(huán)保領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，但也面臨一些挑戰(zhàn)或局限性。一是衛(wèi)星、聲學(xué)、AIS數(shù)據(jù)各有盲點(diǎn)。例如，衛(wèi)星遙感在多云地區(qū)的監(jiān)測能力下降50%，AIS信號(hào)可以人為關(guān)閉或通過廉價(jià)設(shè)備偽造，聲學(xué)傳感器也可能因風(fēng)雨噪聲產(chǎn)生誤報(bào)。如果巡邏艇空駛幾百海里找到的只是海豚群而非違法捕撈的漁船，執(zhí)法隊(duì)趕到現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)是正常的森林更新作業(yè)，這種“AI誤判誤診”不僅浪費(fèi)資源，更可能讓決策者失去對新技術(shù)的信任。
二是AI技術(shù)部署需要不斷更新、長期維護(hù)，這都需要資金與本地技術(shù)能力。許多生物多樣性熱點(diǎn)國家自身資源有限，雖有國際資助，但長期可持續(xù)性仍是挑戰(zhàn)。據(jù)估計(jì)，全球生物多樣性最豐富的前20個(gè)國家中，85%缺乏AI技術(shù)運(yùn)維能力。例如剛果盆地?fù)碛腥虻诙鬅釒в炅郑狈Y金和技術(shù)人才，即使收到國際組織捐贈(zèng)的設(shè)備，也常因電力短缺、網(wǎng)絡(luò)中斷而癱瘓。
三是先進(jìn)的偷獵預(yù)警系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)后，執(zhí)法機(jī)構(gòu)能否對警報(bào)做出及時(shí)有效的響應(yīng)，對很多邊遠(yuǎn)地區(qū)是巨大的考驗(yàn)。預(yù)警與行動(dòng)之間鏈條的斷裂，如同火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)，卻沒有消防車或者消防栓里沒有水，后果可想而知。全球森林觀察系統(tǒng)數(shù)據(jù)顯示，在缺乏快速響應(yīng)能力或執(zhí)法授權(quán)的地區(qū)，AI警報(bào)的實(shí)際干預(yù)成功率很低，這暴露出技術(shù)之外的制度性瓶頸。
四是支撐AI運(yùn)行的數(shù)據(jù)中心正在成為巨大的新碳排放源。根據(jù)IEA最新的《能源與AI》報(bào)告，自2017年以來，不斷擴(kuò)張中的數(shù)據(jù)中心用電量平均每年增長約12%。到2030年，約十分之一的用電需求增長將由數(shù)據(jù)中心造成。2024年全球AI運(yùn)算的耗電量已相當(dāng)于3個(gè)瑞士的年用電量。某大型鳥類識(shí)別模型在訓(xùn)練過程中的碳排放相當(dāng)于150輛汽車的年排放量。換言之，當(dāng)我們用AI守護(hù)地球時(shí)，卻可能在另一個(gè)維度傷害它，“綠色技術(shù)的黑色悖論”正成為生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域的新課題。
向光而行：AI護(hù)綠的未來圖譜
未來AI技術(shù)要更好造福人類和保護(hù)生態(tài)環(huán)境，不僅需要技術(shù)創(chuàng)新，還要在堅(jiān)持“技術(shù)向善”的原則下探索制度創(chuàng)新。2022年10月歐盟委員會(huì)通過《數(shù)字服務(wù)法案》，為用戶的在線權(quán)利提供了強(qiáng)有力的保護(hù)，并將數(shù)字平臺(tái)置于新的透明度和問責(zé)框架之下，成為全球首個(gè)數(shù)字服務(wù)監(jiān)管的“工具箱”。未來各成員國可以將本地?cái)?shù)據(jù)加密上傳至分布式云端，讓AI模型在不接觸原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行分析，如同醫(yī)生通過透視片而非直接接觸病人來診斷。這種架構(gòu)既保護(hù)了主權(quán)與隱私，又實(shí)現(xiàn)了跨區(qū)域協(xié)同。
邊緣計(jì)算采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺(tái)，將計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)放在網(wǎng)絡(luò)的邊緣（即設(shè)備或終端本身），就近提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，讓計(jì)算扎根于生態(tài)現(xiàn)場。相比集中式的云計(jì)算，邊緣計(jì)算不僅可以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間和延遲，降低能量消耗，還提高了網(wǎng)絡(luò)可靠性，有助于解決偏遠(yuǎn)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)與算力瓶頸。例如，應(yīng)用邊緣計(jì)算技術(shù)，一些部署在樹上的小型服務(wù)器，能就地完成80%的聲學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)處理，僅將關(guān)鍵警報(bào)傳回云端，使數(shù)據(jù)傳輸量和能耗均大大降低。
2021年11月，聯(lián)合國教科文組織發(fā)布《人工智能倫理問題建議書》，由193個(gè)會(huì)員國一致通過，成為有史以來第一份全球人工智能倫理標(biāo)準(zhǔn)。其核心價(jià)值觀包括“保護(hù)人權(quán)和尊嚴(yán)”，且明確將“環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)”列為政策行動(dòng)領(lǐng)域之一，直接關(guān)聯(lián)AI在生態(tài)保護(hù)中的倫理規(guī)范。AI項(xiàng)目應(yīng)從源頭就注重倫理與合規(guī)設(shè)計(jì)，在部署聲學(xué)、影像等可能觸及隱私的數(shù)據(jù)采集前，制定明確的倫理指南與數(shù)據(jù)保護(hù)措施。
世界自然基金會(huì)（WWF）在應(yīng)用AI監(jiān)測野生動(dòng)物、森林和其他生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況方面開展了大量工作。在長期實(shí)踐中，WWF積極倡導(dǎo)包容性保護(hù)，因?yàn)楫?dāng)保護(hù)工作由當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)、政府和其他地方行動(dòng)者主導(dǎo)時(shí)，這些工作會(huì)更加有效、更具韌性且更可持續(xù)，反之往往效果不佳，且難以持久。因此，AI技術(shù)應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境保護(hù)不是簡單捐贈(zèng)設(shè)備，而是必須“授人以漁”，培訓(xùn)本地團(tuán)隊(duì)，形成可持續(xù)的技術(shù)造血能力。
為了改變AI高能耗高排放的認(rèn)知，碳感知計(jì)算作為數(shù)字技術(shù)與低碳發(fā)展深度融合的創(chuàng)新范式應(yīng)運(yùn)而生，其核心是通過實(shí)時(shí)監(jiān)測、動(dòng)態(tài)分析能源供應(yīng)的碳強(qiáng)度，智能調(diào)整計(jì)算任務(wù)的執(zhí)行策略，盡可能多用清潔能源，主動(dòng)優(yōu)化碳足跡，實(shí)現(xiàn)計(jì)算過程全生命周期的碳排放最小化。亞馬遜、微軟等公司的云計(jì)算已引入碳感知調(diào)度，整體能耗降低超過20%。
AI技術(shù)正以謙遜而堅(jiān)定的姿態(tài)融入生態(tài)保護(hù)的萬千細(xì)節(jié)，成為自然的忠誠守護(hù)者。只有積極運(yùn)用AI技術(shù)，讓科技之光真正照進(jìn)自然的每一個(gè)褶皺，我們才能在算法與綠葉的共鳴中，奏響地球生命共同體的新樂章。
（作者：陳迎，系中國社會(huì)科學(xué)院生態(tài)文明研究所研究員）
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