萨拉·普拉托博士发表研究论文 探讨AI在动物福利评估中的应用与挑战

近期，中国生物多样性保护与绿色发展基金会生物与科学伦理工作委员会的秘书长萨拉·普拉托（Sara Platto）博士于《动物研究与同一健康》期刊上发表了一篇重要研究论文，题为“数字感觉?评估人工智能驱动工具在动物福利评估中的整合”。作为江汉大学生命科学学院的动物行为与福利学教授，普拉托博士在动物福利领域的持续研究和贡献，使得她在此主题上的探讨格外引人关注。

在文章中，普拉托博士指出，尽管近些年来动物福利领域取得了显著进展，但评估动物福利的过程依然面临多重方法学挑战。这些挑战主要源于动物的情感状态往往不可直接测量，研究者必须依赖诸如行为、生理指标、环境和营养因素等间接指标来推测动物的福祉状态。这一局限性驱使科学家们探索人工智能（AI）驱动的工具，借助机器学习（ML）、计算机视觉及传感器系统，来提升动物福利评估的动态性和实时性。

普拉托博士具体阐述了人工智能在动物福利评估中的实际应用。例如，可穿戴传感器能够实时监测养殖动物如牛、猪和家禽的生理状态，通过持续的数据收集，检测出早期的压力及疾病表现；机器学习算法则能优化动物的喂养方案，并快速识别健康问题，例如跛行等症状。在野生动物保护方面，结合无人机、热成像及声学监测的人工智能技术，能够精确追踪动物活动及栖息地使用情况，同时加强对偷猎等人为威胁的监测。

在动物园环境中，AI技术的运用日益普及，神经网络和可穿戴设备被用来收集圈养动物的行为及生理数据，为全面评估动物福利提供支持。而在伴侣动物护理领域，借助物联网（IoT）设备的创新，能够实现实时健康监测及癌症筛查等功能。在实验室环境中，采用人工智能的预测毒理学框架（如ONTOX项目），有效减小了实验动物的使用，进而支持了“减少、替代、优化”的伦理原则。未来采用人工智能的自动化饲养系统将有望减少人类与动物的接触，从而降低动物在处理过程中的压力。

尽管人工智能在动物福利评估中展现出广阔的前景，其现实化应用仍面临不少挑战。普拉托博士强调，这些挑战并非仅仅是技术缺陷，而应被视为改进与创新的机遇。人工智能技术需要大量标注过的数据来训练算法，而高质量的标注数据集是提升其实际应用验证过程的关键。但数据标注的共享问题也可能在将技术推向商业化时产生壁垒。

专家之间对于“动物福利”核心理念的不同理解，加之在情境化泛化方面的不足，都妨碍了人工智能工具的大规模应用。基础设施的局限性也制约了数据集规模的扩展，增加了算法训练的难度。伦理问题同样值得关注，自动化评估动植物福利的过程可能影响人类与动物的传统关系，过度依赖技术或将导致对动物需求的忽视，提高其被物化的风险。

普拉托博士对于上述挑战的看法是，成功克服这些瓶颈依赖于跨学科合作、透明的数据共享，以及对技术的场景和物种适应性验证。她认为，确保人工智能技术在科学上可靠，同时在伦理上与“同一福利”理念的广泛目标相一致，至关重要。

萨拉·普拉托博士的研究为人工智能在动物福利评估领域的应用与发展提供了深刻的洞见。随着技术的日益进步，未来如何有效地整合人工智能工具，提升动物福利的评估标准，将是一个值得持续关注的研究方向。

如欲了解更多信息，欢迎查阅普拉托博士的论文或参与相关领域的学术讨论，以促进动物福利科学的进一步发展。