人工智能在入侵生物学中的双刃剑：机遇、风险与伦理挑战

本研究聚焦人工智能(AI)在入侵生物学领域的应用悖论：来自生态学与计算机科学交叉领域的研究人员通过系统分析AI技术在物种自动识别、入侵风险预测模型构建及假说整合等方面的突破，揭示了AI在提升入侵物种监测效率与预测精度的同时，亦存在误识别、算法偏见、双用途滥用等风险。该研究提出"人在回路"验证、透明度报告等负责任AI整合框架，为环境科学领域的AI伦理治理提供了关键范式。

　　

人工智能(AI)正在迅速重塑生态科学领域，入侵生物学亦不例外。从入侵物种的自动化检测到入侵风险的大规模预测建模，AI技术有望彻底改变人类监测、预测和管理入侵物种的方式。然而这些工具同样携带显著风险：包括误识别、幻觉输出和缺乏验证等技术局限；涉及偏见、公平性和可重复性等伦理问题；以及双用途潜力——即原本为保护生态系统设计的工具，可能被滥用于促进生物入侵活动。作者指出，入侵生物学独特地处於保护生物学、政策制定和国际贸易的交叉点，这使其既成为AI应用的早期采用领域，也是高风险场域。通过援引AI辅助检测、大数据风险建模和假说合成等领域的最新进展，本文重点探讨了AI在入侵科学中的机遇、风险及双用途困境。最后提出负责任整合AI的建议方案，包括开发与发布AI工具时需采用透明化报告、人类监督验证机制，并明确考量双用途潜力。入侵生物学或许比任何其他生态学子学科都更具优势，能够为塑造环境科学中AI技术的负责任未来贡献关键力量。