專訪AAAI會士Tanya Berger-Wolf：人工智能在生態、生物多樣性與保護中的應用

每年，AAAI會表彰一批在人工智能領域做出重大持續貢獻的個人，授予他們會士稱號。在接下來的幾個月裏，我們將陸續與2026年AAAI會士進行對話。本次，我們採訪了Tanya Berger-Wolf，她因“在推進AI應用於自然領域，從科學到對生物多樣性和保護的影響方面的重大貢獻”而被評選為會士。我們瞭解了她最新開發生物學基礎模型的研究、該模型能提供的洞察、多年來有趣的合作，以及對未來的展望。

Berger-Wolf是俄亥俄州立大學計算機科學與工程、電氣與計算機工程以及進化、生態和有機體生物學教授。她的研究領域是人工智能在生態、生物多樣性和保護中的應用，這是一個融合人工智能、自然科學以及生態系統監測與保護實踐的獨特交叉領域。她的工作涵蓋了從基礎研究到與政策制定者和實地實踐者合作部署解決方案與建議的完整過程。

談及研究動機，Berger-Wolf指出，目前僅有約200萬個物種被命名，而估計總數高達3000萬至5000萬，意味着我們對地球上生命的瞭解極其有限，且物種消失的速度快於我們能發現和命名的速度。因此，生物多樣性監測——瞭解到底有什麼物種存在——是核心驅動力。

她領導着兩個由聯邦和國際資助的中心與研究所：美國國家科學基金會資助的圖像組學研究所（Imageomics Institute），以及由美國國家科學基金會和加拿大自然科學與工程研究委員會共同資助的AI與生物多樣性變化全球中心（ABC）。圖像組學這一新興領域關注從圖像中提取生物的形態、行為等性狀，而不僅僅是分類。

她團隊的主要項目之一是構建生命之樹的基礎模型。第一版BioCLIP在2024年發佈，並獲得了CVPR 2024最佳學生論文獎。該模型通過引入生物學分類結構，不僅提升了物種分類性能，還能支持新物種發現和不同分類層級（如屬或科）的查詢。第二版BioCLIP2在2025年12月的NeurIPS上作為亮點論文展示，規模擴大至2.14億張圖像，覆蓋近一半的已命名物種。研究發現，模型嵌入空間中不僅存在按物種的聚類，還出現了按年齡、性別、健康狀態等維度的子聚類，而這些信息並未在訓練標籤中提供。

在實際應用中，該模型可用於多任務。例如，他們用達爾文雀喙的形狀和大小作為功能性狀的典型例子，發現模型嵌入空間中存在與喙大小對齊的維度。此外，模型還能檢測出人類難以察覺的性狀，比如某些蛾類的紅色表型差異。更具體地，俄亥俄州立大學傳染病研究所與他們合作，利用BioCLIP2從圖像中識別蜱蟲——在過去十年中，俄亥俄州的蜱蟲種類從一種增加到六種，帶來萊姆病等公共衞生問題。初始準確率約50%，微調後超過90%，遠超人眼。他們計劃開發一款應用，讓農村居民通過拍照即可判斷昆蟲是否為帶病物種。

展望未來，Berger-Wolf表示，模型已開始標記出新物種，並且他們正加速數據處理。例如，與美國國家生態觀測站網絡合作處理地面甲蟲數據，通過模型可更早預測乾旱條件。她還計劃建立一個智能野外實驗室，作為AI驅動野外科學的新技術試驗牀。她強調，未來AI應成為科學合作伙伴，實現多模態、多尺度、多感官的系統綜合與假設生成。

除了上述合作，Berger-Wolf還領導了與Wildlabs（一個全球性在線保護社區）的合作，並在《自然評論生物多樣性》創刊號上發表了展望論文，探討如何利用AI填補生物多樣性知識空白。她認為，當前AI主要加速數據處理，未來需要向整體系統理解、模型構建和科學發現邁進。