鲨鱼鳍藏在飞机上，海马塞进行李里，海参通过邮寄运输——这些都是海洋野生动物非法贩运的例子。这类犯罪往往难以发现。

但我们在《海洋可持续发展前沿》期刊发表的一项新研究显示，人工智能可以作为一种辅助识别工具，帮助国际机场和邮件处理设施发现并遏制海洋野生动物走私。

活体动物、动物器官或动物制品的跨境交易是一种全球性犯罪，每年带来数十亿美元的非法资金流动。已知这类犯罪还与其他犯罪活动交织，包括违禁药物、武器和人口贩运。

联合国毒品和犯罪问题办公室将野生动物贩运的需求来源归纳为五类：食用、药用、宠物和观赏植物、专业收藏以及装饰用途。在某些情况下，例如出于炫耀心理饲养宠物，人们既想拥有宠物本身，也看重饲养异宠所带来的身份象征。

野生动物贩运影响约4000个物种。更广为人知的案例多与陆生动物有关，例如象牙、犀牛角，以及穿山甲鳞片——穿山甲是全球被贩运最多的哺乳动物。

在澳大利亚国内，也能看到本土爬行动物和鸟类被塞进罐头盒、袜子里，活体包装后运往海外。

不幸的是，海洋生物同样成为目标。这既包括被人夹带在行李中的活体鱼类，也包括干制海洋生物，例如不断扩大的海马贸易以及对鱼翅的需求。我们目前只掌握了这类活动的零散信息，但现实是，其规模究竟有多大，我们并不完全清楚。

用人工智能识别海洋野生动物贸易，目前，发现非法贩运野生动物最有效的方式仍然是依靠人工检查，以及我们的“四条腿伙伴”——生物安全犬。

近来，澳大利亚也在探索将人工智能用于识别非法流动中的陆生野生动物。这项工作建立在现有识别路径之上，即利用配备算法的三维X光机进行检测。

在最新研究中，我们在这些努力的基础上，开发了全球首个针对海洋野生动物的识别算法。我们训练计算机识别鱼翅、海马和海参。

我们共收集了68份死亡海洋动物样本，并用三维X光机进行扫描，建立图像库。随后，我们利用这一图像库开发算法，使计算机能够搜索它被训练识别的目标，也就是鱼翅、海马和海参。

样本既有单独扫描，也有更复杂情境下的扫描，以尽量贴近人们实际走私海洋生物的方式。这意味着，如果某件行李或邮件中藏有鱼翅、海马或海参，算法就能向操作人员发出提示，促使其进一步检查。

在总计298次扫描以及由这些样本形成的训练数据集中，我们的算法对鱼翅、海马和海参的识别成功率分别达到95%、95%和85%。

尽管配备计算机算法的技术可以帮助检查行李或邮件的人员，但我们仍然需要人工来核实计算机看到的内容。算法有时会出错，也可能漏掉物品。

即便如此，把人工智能作为识别被贩运海洋生物的“第二双眼睛”，仍具有更广泛的意义。它有助于识别关键贸易路线，从而为遏制这类活动提供支持。下一步，是将这些算法真正部署到一线。

和计算机算法、人工智能一样，我们对这类犯罪了解得越多，识别并有可能阻止这种有害犯罪的能力就越强。这也说明，人工智能可以成为打击海洋野生动物非法贩运的重要辅助力量。

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