Мишра (Mishra) утверждает, что экология пока не готова к внедрению искусственного интеллекта (ИИ, (1)). Эти опасения вполне обоснованы: экологические выводы зависят от контекста, наборы данных зачастую скудны и предвзяты, а модели, демонстрирующие хорошие статистические показатели, могут оказаться биологически несостоятельными. Однако такая оценка неполна. Вопрос заключается не только в том, готовы ли экологи к использованию ИИ, но и в том, может ли экология позволить себе оставаться в стороне от его развития. В недавних обзорах отмечается, что ИИ трансформирует такие области, как экологический мониторинг, прогнозирование, классификация и управление, — и в то же время указывается на уже известные препятствия: качество данных, интерпретируемость моделей, высокие вычислительные затраты и проблемы экологической обобщаемости (2–6).

Готовность неоднородна, но она существует

Утверждение о том, что экология не готова к внедрению искусственного интеллекта, грешит представлением этой научной области как чего-то однородного. В некоторых её направлениях готовность действительно низкая: многие учебные программы до сих пор уделяют недостаточно внимания машинному обучению, анализу распространения неопределённости и проблеме алгоритмической предвзятости. Однако в других областях экологии рабочие процессы уже строятся на базе ИИ, причём за последнее десятилетие число экологических исследований, использующих технологии ИИ, стремительно растет [рис. 1, (7)]. Использование фотоловушек, методов пассивного акустического мониторинга, спутникового дистанционного зондирования, систем биорегистрации (biologging), анализа ДНК из объектов окружающей среды (eDNA) и платформ гражданской науки привело к появлению экологических данных в таких объёмах, которые невозможно обработать вручную (8–11). В этих сферах ключевой вопрос заключается в том, примут ли экологи участие в определении исходных допущений, стандартов проверки и биологической интерпретации используемых моделей.

^{Динамика публикаций в области экологических исследований с применением ИИ, основанная на результатах поиска в базе данных Web of Science (согласно работе (4)). Вертикальная пунктирная линия обозначает конечную точку исходного набора данных за 2011–2022 гг. (4). Расширение периода поиска до 2026 года показывает, что общее число экологических исследований продолжает расти устойчивыми темпами, в то время как число экологических исследований, связанных с ИИ, за последнее десятилетие увеличивается ускоренными темпами — быстрее, чем при экспоненциальном росте.}

Риск недостаточного использования также имеет значение

Мишра подчёркивает риски чрезмерной самоуверенности, непрозрачности и некритического принятия (1). Эти риски реальны. Однако недостаточное использование также имеет свою цену. Экология сталкивается с проблемами мониторинга, которые слишком масштабны, быстро развиваются и пространственно распределены для использования только традиционных рабочих процессов. Обесцвечивание кораллов, перераспределение видов, возникновение болезней, распространение инвазивных видов, коллапс экосистем и неудача в восстановлении часто происходят быстрее, чем можно обработать экологические данные. ИИ может ускорить обнаружение, сортировку полевых исследований, извлечение структуры из разнородных данных и выявление закономерностей, которые трудно обнаружить с помощью традиционных методов анализа. Рейнольдс и др. выявили 21 область, где ИИ может принести пользу охране природы, одновременно предупреждая о вреде, таком как потеря навыков охраны природы (3).

ИИ должен расширять экологическую теорию

Самый веский аргумент в пользу ИИ в экологии — это не автоматизация, а синтез. Экология долгое время испытывала трудности с масштабированием: поведение отдельных особей не всегда точно соответствует популяциям, локальные процессы трудно масштабируются до ландшафтов, а краткосрочные наблюдения часто не позволяют предсказать долгосрочные изменения. ИИ предлагает инструменты для связывания наблюдений между различными датчиками, масштабами и системами (3, 5), но эти инструменты должны быть ограничены экологическими знаниями. Механистические модели, иерархический вывод, пространственная экология, естественная история и полевые эксперименты остаются важными. Будущее — это не предсказание «чёрного ящика», заменяющее экологическую теорию. Это гибридная экология: модели, которые сочетают понимание процессов с гибким обучением на основе данных.

На пути к экологическому ИИ

Области исследований редко бывают готовы к применению методов, способных радикально их преобразить, — готовность формируется в процессе использования, через неудачи, выработку стандартов, воспроизводимость результатов и институциональные инвестиции. Поэтому правильнее ставить вопрос не как «экология ещё не готова к внедрению ИИ», а как «экология должна определить принципы ответственного использования ИИ». Мишра справедливо отмечает, что некритичный подход к внедрению ИИ может нанести вред экологическим выводам (1). Однако ИИ, разработанный с опорой на экологическую теорию и реалии полевых исследований, способен произвести в экологии настоящую революцию. Задача сегодня состоит не в том, чтобы оставаться в стороне от этих перемен, а в том, чтобы возглавить их.

References
1 P. Mishra, Ecology is not yet ready for AI—And why that matters. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 123, e2533976123 (2026).
2 C. Cipriano, S. Noce, S. Mereu, M. Santini, Algorithms going wild—A review of machine learning techniques for terrestrial ecology. Ecol. Modell. 506, 111164 (2025).
3 S. A. Reynolds et al., The potential for AI to revolutionize conservation: A horizon scan. Trends Ecol. Evol. 40, 191–207 (2025).
4 M. Ryo, Ecology with artificial intelligence and machine learning in Asia: A historical perspective and emerging trends. Ecol. Res. 39, 5–14 (2024).
5 M. Pichler, F. Hartig, Machine learning and deep learning—A review for ecologists. Methods Ecol. Evol. 14, 994–1016 (2023).
6 S. Christin, E. Hervet, N. Lecomte, Applications for deep learning in ecology. Methods Ecol. Evol. 10, 1632–1644 (2019).
7 Roff, Code for “Ecology must shape AI before AI reshapes ecology” (2026). https://github.com/marine-ecologist/PNAS-ecology-AI-code. Accessed 17 September 2026.
8 M. S. Norouzzadeh et al., Automatically identifying, counting, and describing wild animals in camera-trap images with deep learning. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 115, E5716–E5725 (2018).
9 J. Waldchen, P. Mader, Machine learning for image based species identification. Methods Ecol. Evol. 9, 2216–2225 (2018).
10 D. Tuia et al., Perspectives in machine learning for wildlife conservation. Nat. Commun. 13, 792 (2022).
11 E. M. Ditria et al., Artificial intelligence and automated monitoring for assisting conservation of marine ecosystems: A perspective. Front. Mar. Sci. 9, 918104 (2022).

 

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2619925123