人工智慧 (AI) 的最新進展有望徹底改變我們對動物溝通的理解，有可能實現動物語言和人類語言之間的直接翻譯。 這項突破不只是理論上的可能性； 科學家們正在積極開發與各種動物物種進行雙向溝通的方法。 如果成功，這種技術可能會對動物權利、保育工作以及我們對動物感知的理解產生深遠的影響。
從歷史上看，人類透過訓練和觀察相結合的方式與動物進行交流，正如狗的馴化或與大猩猩科科等靈長類動物使用手語一樣。 然而，這些方法是勞力密集的，並且通常僅限於特定個體而不是整個物種。 人工智慧，特別是機器學習的出現，透過識別大量動物聲音和行為資料集中的模式，提供了一個新的領域，就像人工智慧應用程式目前處理人類語言和圖像的方式一樣。
地球物種計畫和其他研究計畫正在利用人工智慧解碼動物通信，使用便攜式麥克風和攝影機等工具收集大量數據。 這些努力旨在將動物的聲音和動作翻譯成有意義的人類語言，有可能實現即時、雙向溝通。 這些進步可能會極大地改變我們與動物王國的互動，影響從法律框架到動物治療中的倫理考慮的方方面面。
雖然潛在的好處是巨大的，包括增強同理心和改善動物福利，但這個過程充滿挑戰。 研究人員警告說，人工智慧並不是一個神奇的解決方案，並且理解動物交流需要細緻的生物學觀察和解釋。 此外，關於我們在多大程度上利用這種新發現的與動物溝通的能力，也出現了道德兩難。
當我們站在這個變革時代的邊緣時，人工智慧驅動的跨物種溝通的影響無疑將引發興奮和爭論，重塑我們與自然世界的關係。
人工智慧（AI）的最新進展可能使我們第一次能夠直接將動物交流翻譯成人類語言，然後再反過來。 這不僅在理論上是可能的，而且科學家正在積極發展與其他動物的雙向交流。 如果我們確實獲得了這種能力，它將對動物權利、保護以及我們對動物感知的理解產生深遠的影響。
人工智慧出現之前的種間交流
「溝通」一詞的一個是「個體之間透過共同的符號、符號或行為系統交換訊息的過程」。 根據這個定義，人類與狗交流數千年以馴化它們。 動物馴養通常需要大量的溝通——例如告訴你的狗留下來或翻身。 也可以教導狗狗向人類傳達各種需求，例如當它們需要去洗手間時按鈴。
在某些情況下，人類已經能夠使用人類語言與特定個體進行雙向交流，例如大猩猩科科學會了使用手語進行交流。 灰鸚鵡也被證明能夠以與幼兒相似的程度學習和使用語言。
然而，這種雙向通訊通常需要大量工作才能建立。 即使一隻動物學會了與人類交流，這種技能也不會轉化為該物種的其他成員。 我們或許能夠與我們的伴侶動物或特定的灰鸚鵡或黑猩猩來回交流有限的訊息，但這無助於我們與眾多松鼠、鳥類、魚類、昆蟲、鹿和其他漫遊的動物進行交流。上，每個人都有自己的溝通方式。
鑑於人工智慧最近的巨大進展，人工智慧最終能否開啟人類與動物王國其他動物之間的雙向溝通？
加速人工智慧的進步
現代人工智慧的核心思想是“機器學習”，即擅長在數據中發現有用模式的 ChatGPT 尋找文字中的模式以產生答案，您的照片應用程式使用像素模式來識別照片中的內容，語音轉文字應用程式尋找音訊訊號中的模式以將口語聲音轉換為書面語言。
如果您有大量數據可供學習，則更容易找到有用的模式。 輕鬆存取網路上的大量數據是人工智慧近年來如此巨大進步的部分原因。 研究人員也正在研究如何編寫更好的軟體，以便在我們擁有的數據中找到更複雜、更有用的模式。
隨著演算法的快速改進和數據的豐富，我們在過去幾年中似乎已經達到了一個轉折點，強大的新人工智慧工具已經成為可能，並以其令人驚訝的實用性席捲了世界。
事實證明，這些相同的方法也可以應用於動物溝通。
人工智慧在動物通訊研究中的興起
動物，包括人類，發出的聲音和身體表情都是不同類型的數據——音訊數據、視覺數據甚至信息素數據。 機器學習演算法可以獲得該數據並用它來檢測模式。 在動物福利科學家的幫助下，人工智慧可以幫助我們找出一種噪音是動物快樂的聲音，而另一種噪音是動物陷入困境的聲音。
在人類和動物語言之間自動翻譯的可能性- 例如單詞如何相互關聯以創建關於現實世界的有意義的句子 - 可能繞過解釋個體含義的需要聲音。 雖然這仍然是一種理論上的可能性，但如果實現的話，它可能會徹底改變我們與不同物種溝通的能力。
當首先收集動物通訊數據時，便攜式麥克風和攝影機已被證明是必不可少的。 生命之聲：數位科技如何讓我們更接近動物和植物的世界》一書的作者凱倫·巴克 (Karen Bakker)在《科學美國人》中解釋道，「數位生物聲學依賴於非常小型、便攜式、輕量級的數位錄音機，就像微型麥克風一樣科學家們正在從北極到亞馬遜的各個地方安裝......他們可以連續記錄，24/7。 使用這種技術記錄動物的聲音可以讓研究人員獲得大量數據，並將其輸入到強大的現代人工智慧系統中。 這些系統可以幫助我們發現資料中的模式。 過於簡單的說法是：輸入原始數據，輸出動物溝通的資訊。
這項研究不再是理論性的。 地球物種計畫是一個「致力於使用人工智慧解碼非人類溝通」的非營利組織，正在解決理解動物溝通所需的基本問題，例如透過他們的烏鴉聲音計畫和他們的計畫收集和分類資料。的基準。 最終目標？ 解碼動物語言，著眼於實現雙向交流。
其他研究人員正在致力於了解抹香鯨的交流，甚至還有對蜜蜂的研究，分析蜜蜂的身體運動和聲音，以了解它們正在交流的內容。 DeepSqueak 是另一種軟體工具，可以解釋囓齒動物的噪音，以確定老鼠何時生病或疼痛。
儘管進展迅速，工具和研究不斷增多，但這項工作仍面臨許多挑戰。 幫助創建 DeepSqueak 的神經科學家Kevin Coffey表示：「人工智慧和深度學習工具並不是魔法。 他們不會突然將所有動物的聲音翻譯成英語。 這項艱鉅的工作是由生物學家完成的，他們需要在多種情況下觀察動物，並將動物的叫聲與行為、情緒等聯繫起來。
人工智慧動物溝通對動物權利的影響
關心動物福利的人們正在註意到這項進展。
一些基金會押注於這樣一個事實：種間交流對於提高動物的社會地位不僅是可能的，而且很重要。 「破解動物交流密碼」頒發 1000 萬美元大獎。
劍橋動物權利法中心聯合主任肖恩·巴特勒博士認為，如果這項挑戰成功地解鎖了動物之間的交流，可能會對動物法產生深遠的影響。
其他法律研究人員也同意這一觀點，認為對動物溝通的理解可能會迫使我們重新評估目前在動物福利、保護和動物權利方面的做法。 例如，如果生活在現代化工廠化農場中的一隻雞能夠傳達由於生活在自己排泄物排放的氨氣 或者，也許有一天，它甚至可能會促使人類重新考慮圈養牠們以供屠殺。
增加我們對動物語言的理解可能會改變人們與其他動物的情感關係。 研究表明，當人類互相換位思考，同理心就會增強──類似的結果是否也適用於人類和非人類？ 共享語言是人們理解他人經驗的主要方式； 提高我們與動物溝通的能力可能會增加我們對它們的同理心。
或者，在某些情況下，它可以使利用它們變得更加容易。
人工智慧動物交流的倫理考量與未來
人工智慧的進步可能會導致人類對待動物的方式發生重大積極轉變，但也並非沒有擔憂。
一些研究人員擔心其他動物的溝通方式可能無法轉化為人類語言。 特拉維夫大學動物學教授、1000萬美元雙向交流獎的主席尤西·約維爾此前曾表示，「我們想問動物，你們今天感覺如何？ 或者你昨天做了什麼？ 現在的問題是，如果動物不談論這些事情，我們就沒有辦法與它們談論這些事情。 如果其他動物不具備以某些方式進行溝通的能力，那就是這樣。
然而，動物經常以與我們人類不同的方式展示它們的智力和能力在他的著作《我們是否聰明到知道動物有多聰明？ 2024 年，他說，“我在職業生涯中經常看到的一件事是，關於人類獨特性的主張消失了，再也沒有人聽過。”
今年早些時候的新研究表明，動物和昆蟲似乎具有累積文化或代際群體學習，科學家過去認為這種東西只屬於人類。 在迄今為止關於動物基本能力這一主題的一些最嚴格的研究中，研究人員鮑勃·費舍爾證明，即使是鮭魚、小龍蝦和蜜蜂似乎也比我們通常認為的擁有更多的能力，而豬和雞也會表現出憂鬱症－喜歡的行為。
人們也擔心雙向通訊技術可能被濫用。 商業捕魚等屠宰動物的行業可能會被激勵使用人工智慧來增加產量，同時忽略可能減少動物痛苦的。 公司還可以利用這些技術主動傷害動物，例如商業漁船播放聲音以吸引海洋生物到他們的網中。 大多數倫理學家會認為這是旨在實現對話和相互理解的研究的悲慘結果——但這並不難想像。
鑑於人工智慧已經被證明對農場動物存在偏見，不難看出人工智慧的進步可能會導致動物的生活變得更糟。 但如果人工智慧確實能幫助我們破解動物雙向溝通的密碼，其影響可能是深遠的。
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