近日，中國生物多樣性保護與綠色發展基金會生物與科學倫理工作委員會（簡稱綠會BASE）秘書長薩拉·普拉托（Sara Platto）博士在《動物研究與同一健康》（Animal Research and One Health）上發表題為“數字感覺?評估人工智能驅動工具在動物福利評估中的整合”（Digital Sentience? Evaluating the Integration of AI‐Driven Tools in Animal Welfare Assessment）論文。

薩拉·普拉托，是江漢大學生命科學學院（中國武漢）動物行為與福利學教授，2021年“中國政府友誼獎”獲得者，現任中國生物多樣性保護與綠色發展基金會（簡稱中國綠發會、綠會）生物與科學倫理委員會（BASE）秘書長，歐洲動物福利行為醫學學院（ECAWBM）動物福利、倫理與立法專業的注冊成員，國際工程技術協會（IETI）成員。多年來一直致力于動物行為學研究、野生動物救助、動物保護科普宣教、以及改善動物福祉等方面的工作。
薩拉·普拉托博士在文中寫道，盡管動物福利領域已取得了顯著進展，但對其評估仍是一項方法學上的挑戰，因為動物的情感狀態通常無法直接測量，而必須通過行為、生理、環境和營養指標等來推斷得出。這一限制，促使人們探索人工智能（AI）驅動的工具——包括機器學習（ML）、計算機視覺和基于傳感器的系統——作為可能的資源，以促進動態、實時的福利評估和預測分析。

例如，人工智能驅動的可穿戴傳感器，能夠通過持續監測牛、豬和家禽的生命體征和行為模式，來早期檢測壓力和疾病；而機器學習則可以優化喂養方案，并識別諸如跛行等健康狀況。在野生動植物保護方面，人工智能增強的技術——包括無人駕駛航空器（UAV）、熱成像和聲學監測——能夠實現對動物移動、棲息地使用情況、以及諸如偷獵等人為威脅的詳細追蹤。

同樣，在動物園機構中，人工智能的應用也日益增多。在那里，神經網絡和可穿戴傳感器被用于收集圈養動物的行為和生理數據，以支持對其福利的全面評估。在伴侶動物護理領域，人工智能創新則通過物聯網（IoT）設備，實現了診斷、癌癥篩查和實時健康監測。在實驗室環境中，人工智能也產生了重大影響，比如通過預測毒理學框架（如ONTOX項目）減少了實驗動物的使用量，從而支持了“減少、替代、優化”原則。此外，采用人工智能的自動化飼養系統被認為將被實施，以盡量減少人與動物的接觸，從而減少與處理相關的壓力。

戴智能設備監測身體與情緒狀況的養殖牛群。圖片由AI生成。

盡管人工智能為探究動物感知自身福祉及體驗自身幸福感的方式，提供了極具前景的機遇，但其在動物福利科學中的應用仍較為有限。這一局限性，主要歸因于一系列持續存在的實際、概念和技術難題，這些難題限制了基于人工智能的模型在現實世界動物福利情境中的廣泛應用和轉化。
比如在將人工智能技術應用于動物福利領域時，一個關鍵的技術限制在于需要大量的、已標注的數據來訓練算法。此外，標注準確的數據集，具有極高的價值，因為它們能夠提升人工智能應用在實際中的驗證過程，但這可能會引發與標注數據共享相關的問題，尤其是在要將成品推向市場的情況下。不同領域專家之間實現人工智能工具的共同開發時，往往受到對“動物福利”核心概念不同理解的挑戰。另一個問題，是人工智能工具在情境化泛化方面存在不足。用于訓練算法的數據集規模，也受到基礎設施限制的制約。最后，倫理問題也不容忽視。通過人工智能實現動物福利評估的自動化，引發了人們對于其對人與動物關系影響的合理擔憂——而人與動物關系是動物福利的重要基石。過度依賴技術，可能會導致勞動力技能退化，減少對動物需求的關注，從而增加其被物化的風險。
薩拉·普拉托博士總結道，與人工智能驅動的工具在動物福利領域相關的挑戰和局限性不應僅僅被視為該技術的缺陷，而應被視為改進和創新的機會。這些問題——無論是技術層面、倫理層面，還是操作層面的——凸顯了跨學科合作、透明的數據共享、以及對技術進行基于具體情境和物種驗證的必要性。克服這些挑戰，對于確保人工智能技術不僅在科學上具有可靠性，而且在倫理上與“同一福利”范式的更廣泛目標保持一致至關重要。

本文僅代表資訊，不代表平臺觀點。

文 | YJ

審核 | 綠茵、橡樹

排版 | 語

圖片由志愿者提供