人工智能在深时生物多样性研究中的新兴应用：机遇、挑战与伦理指南

来自国际研究团队的最新视角文章探讨了人工智能(AI)在古生物学领域的革命性应用。研究系统阐述了AI在化石数据处理自动化、形态特征分析和进化模式建模方面的突破性进展，同时提出确保AI技术公平使用的伦理框架，为深时生物多样性研究开辟了全新范式。

　　

人工智能(AI)技术正在重塑深时生物多样性研究的科学范式。这项前沿研究揭示了AI在古生物学领域的三大革命性应用：通过计算机视觉实现化石标本的自动化识别与分类(automated fossil data processing)，运用深度学习算法解析形态特征的演化轨迹(morphological trait analysis)，以及构建复杂的进化模型模拟宏演化模式(evolutionary pattern modeling)。研究同时指出关键挑战：古生物学数据的碎片化特性(data fragmentation)可能限制AI模型的泛化能力，而地质时间尺度的不连续性(temporal discontinuity)对算法设计提出特殊要求。值得注意的是，研究团队特别强调AI技术普惠性的重要意义——必须确保全球研究机构都能公平获取这些变革性工具，避免计算资源不平等(computing infrastructure disparity)加剧科研鸿沟。尽管AI在揭示生命演化奥秘方面展现出惊人潜力，科学家们清醒认识到这仍是需要持续探索的新兴领域，其终极能力边界尚待进一步开拓。