2025 年下半年，人工智慧在動物保育與動物福利領域的應用，正悄悄走向一個關鍵轉折點。許多原本需要大量人力、長期觀察才能完成的工作，如今開始交由電腦視覺與機器學習系統協助處理——從監測脆弱生態系統，到偵測動物可能遭受人為傷害的行為模式，AI 正逐步改變我們理解與保護動物的方式。
從 3,500 個瀕危物種談起：為何需要 AI 介入？
根據 2025 年俄勒岡州立大學的研究估計，全球已有超過 3,500 種動物因氣候變遷面臨滅絕風險——而這還是在棲地改變與資源過度開發等既有威脅之外的額外衝擊。在這樣的背景下，單靠傳統田野調查與人力巡查，已難以跟上環境快速變動的速度。
野外攝影機、聲學感測器與衛星影像每天產生龐大的資料量，遠超過研究團隊能手動標註與分析的能力。再加上許多物種夜行、行蹤隱密或分布於難以到達的區域，使得長期、系統性的監測成本居高不下。
AI 的介入，並不是要取代現場研究者，而是接手那些高度重複、耗時卻又關鍵的「看」與「數」的工作，讓專家能把心力放在問題設定、風險評估與政策推動等更具判斷性的層面。
在模型海中做選擇：MIT CSAIL 的 CODA 方法
麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）提出的「共識導向主動模型選擇」（Consensus-Driven Active Model Selection, CODA），回應了一個在實務現場愈來愈迫切、卻常被忽略的問題：當可用的預訓練模型愈來愈多，使用者該如何選擇最適合自身資料與任務的那一個？
CODA 的設計核心，在於不再迷信單一模型，而是觀察多個模型對同一筆資料所形成的「共識」程度，並藉此引導使用者優先標註最具鑑別力的樣本。實際測試顯示，只需極少量的人工標註，就能有效比較模型表現，避免長時間投入在低效率的全面標註工作。
在生態保育案例中，這套方法已被用於相機陷阱影像的物種分類任務，協助研究人員快速找出最符合在地物種組成與影像特性的模型，縮短從資料蒐集到可用分析結果之間的距離。
從生態監測走向動物虐待預防與鑑識
儘管 CODA 目前的實證場域主要集中在野外生態監測，尚未直接應用於動物虐待鑑識案件，但其核心的「模型選擇」思維，對於正起步的動物法醫學（Veterinary Forensics）卻是指引未來發展的重要路標。
現行的動物福利監測，已開始利用姿態估計（Pose Estimation）與行為異常偵測等技術，初步篩選長時間監視影像中可能涉及高度壓力或異常互動的片段。然而，這些技術常面臨「通用模型難以適應特定場域」的挑戰。這正是 CODA 方法論未來可發揮潛力之處——它理論上能協助鑑識人員，在面對不同飼養環境、光線條件與物種時，快速篩選出最適合該特定案件的行為分析模型。
若未來能將此類模型選擇機制，與聲音、環境參數等多模態資料整合，便有機會為特定場域建立更精準的「正常狀態」基準輪廓。這將使風險事件更有機會在早期被辨識，而非僅在嚴重傷害發生後才進入調查程序。
值得強調的是，這類系統的目的，並非讓機器取代人類判斷，而是協助專業人員在龐大資料中更有效率地鎖定重點，並以可重現的方式補強傳統證詞與主觀觀察的不足。
專業不被取代，而是被重新安置
MIT 團隊指出，當前的真正瓶頸，已不再是模型本身是否夠大，而是如何在特定情境下正確選擇、評估並監督這些模型。這一點對動物保護與法醫鑑識尤為關鍵。
不同物種、不同飼養或管理背景下，對「正常」與「異常」行為的定義本就不相同；而在涉及行政調查或司法程序的情境中，誤判的成本也高度不對稱。這意味著，AI 系統必須被嵌入嚴謹的評估流程與人工覆核機制之中，而非被視為自動裁決工具。
未來的發展方向，或許不在於再訓練更多模型，而在於如何把獸醫、行為學家與法醫專家的知識，轉化為模型選擇與資料評估的先驗條件，讓專業判斷成為系統的一部分，而不是事後補救。
看得更清楚，也意味著責任更重
當 AI 讓我們以前所未有的規模與解析度觀察動物行為時，也同步放大了資料治理與倫理風險。生成式影像可能誤導公眾對野生動物互動的想像；全面影像監測也牽涉到工作人員與訪客的隱私界線；而模型偏誤與資料落差，則可能在不自覺中扭曲決策基礎。
因此，「AI 協助動物保護」並不只是技術進步的問題，而是一項制度設計與責任分配的挑戰：誰蒐集資料、誰解讀結果、誰為錯誤負責，這些問題都必須在系統導入之前被清楚討論。
或許，AI 真正帶來的改變，不只是讓我們更快地看見動物，而是迫使我們重新思考，在看見之後，我們是否準備好承擔隨之而來的專業、倫理與法律責任。
本文由 AI 工具協助生成，經本團隊審訂與修改。
參考資料
- MIT News. How AI is helping monitor and support vulnerable ecosystems. 2025. https://news.mit.edu/2025/3q-how-ai-is-helping-monitor-support-vulnerable-ecosystems-1103