人工智能赋能单一福利：动物福利科学家在开发基于AI的伦理化福利评估工具中的关键作用

这篇综述探讨了动物福利科学家如何参与开发基于人工智能（AI）和大型多模态模型（LMMs）的自动化福利评估工具，通过案例分析展示了提示工程在奶牛清洁度评估中的应用，并基于"单一福利"（One Welfare）框架提出了兼顾动物、人类与环境福祉的AI开发路径。

　　

人工智能与动物福利的跨界融合

在畜牧业自动化浪潮中，人工智能（AI）特别是大型多模态模型（LMMs）正在重塑动物福利评估方式。然而当前AI工具的研发过程往往缺乏动物福利科学家的深度参与，这可能导致评估指标选择失当、伦理偏差等问题。本文系统探讨了动物福利科学家在AI工具开发中的关键作用，并提出了基于"单一福利"框架的解决方案。

自动化福利评估的六大不确定性

开发AI驱动的福利评估工具面临多重挑战：在指标选择方面，现有协议如福利质量协议（WQP）虽已验证农场级指标，但个体化评估和情感状态指标仍待完善；金标准数据集的质量直接影响模型性能，而当前数据集存在观察者间可靠性低、多样性不足等问题；硬件层面需解决复杂环境下传感器稳定性与数据传输难题；软件方面则需平衡云计算与边缘计算的优劣；多指标整合时如何权衡不同指标的效价、严重程度和持续时间尚无共识；最终应用效果还受农户接受度、监管政策等社会因素制约。

案例研究：LMMs评估奶牛清洁度

通过GPT-4o模型对奶牛三个身体部位清洁度进行评估的实验显示，采用特定身体部位分割图像可获得最佳性能（后腿准确率0.71），但模型存在将褐色被毛误判为污垢的倾向。研究表明，当前LMMs虽能扩展现有评估协议，但在空间推理等方面仍存在局限，需要通过微调或检索增强生成（RAG）等技术提升专业领域表现。

AI赋能的福利评估双重风险

若开发过程被商业利益主导，可能导致无效指标规模化、福利标准停滞等问题；若由单一动物保护视角驱动，则易产生脱离实际的解决方案。动物福利科学家的介入可平衡各方诉求，确保工具的科学性与实用性。值得注意的是，AI系统隐含的价值观会影响用户判断，而当前AI对齐（AI alignment）过程尚未充分考虑动物权益。

单一福利框架下的AI发展路径

基于"单一福利"理念，AI工具开发需统筹考虑多重因素：在伦理层面应建立透明化的价值体系，采用自下而上的实用伦理方法；决策机制上要明确人机协作模式，将LMMs作为"人工认知方式"辅助农户；经济方面需探索中央财政支持等创新模式；技术实现则推荐本地化部署小型LMMs以兼顾隐私与能效。

动物福利科学家的行动指南

面对快速发展的AI应用，动物福利科学家应：制定传感器数据质量标准；推动商业AI工具认证体系建设；公开高质量标注数据集；参与AI法规制定等。通过多维度介入，确保AI技术真正服务于提升动物福利、促进人类福祉和维护生态环境的多元目标。

这项跨学科研究为构建负责任的AI福利评估体系提供了理论框架和实践路径，标志着动物福利科学进入智能评估新时代。随着技术进步，AI有望实现个体化福利监测，但其成功取决于科学界、产业界和政策制定者的协同努力。