一种AI不会毁灭世界的方式：打击$23 十亿动物走私贸易的工具

2025年末，国际刑警组织协调了一项覆盖134个国家的全球行动，查获约3万只活体动物，没收非法植物和木材制品，并识别出约1,100名涉嫌野生动物走私者，供各国警方调查。

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野生动物走私是全球最赚钱的非法产业之一。据全球环境基金会（由近200个国家、企业和非营利组织组成，资助环境改善与保护项目）数据显示，该行业每年收入在70亿美元至230亿美元之间。

人们买卖各种物品，包括活体动物、植物粉末和油、象牙雕刻和乐器。

历史上，执法主要是被动反应。由于全球贸易繁忙，任何类型的国际货运中，少于十分之一的货物会被实地检查。走私者还通过使用虚假或通用名称代替正确的物种识别、在在线列表中使用编码语言、重新调配货物路线以及在执法压力增加时切换到不同的通讯平台来避免被发现。新兴的数字工具正帮助当局结合线上监控、法律参考工具和实地调查。

作为佛罗里达大学从事保护科学与应用技术交叉研究的研究员，我在国际野生动植物贸易公约（简称CITES）下的政府和合作组织国际会议上亲眼目睹了这些技术进步。该条约是国际野生动植物贸易监管的基石，由各国海关和野生动物机构执行。

一张行李的X光图显示，犀牛角被装在一个包里。图片来源：AP

AI与数字工具的检测

对于试图阻止野生动物走私的官员来说，一个巨大挑战是知道该从哪里开始——以及之后如何判断他们所发现的内容。

货物筛查： 先进的X光扫描仪，类似机场安检用的设备，但专为货物设计，配合软件帮助识别包裹内的异常形状或材料。

在澳大利亚的主要港口和邮政处理中心进行的试验检测出隐藏在各种货物中的动物。该软件不能识别物种，但能突出异常点，帮助检查员决定哪些包裹需要更仔细的检查。

辅助识别： 中国科学院支持的一款软件利用人工智能帮助识别货物中发现的动物或动物部分的物种。检查员可以通过聊天机器人式界面描述他们所发现的内容，系统则基于训练有详细物种描述的技术文档进行识别。

这种工作可以帮助检查员区分外观相似但法律保护不同的物种。例如，非洲灰鹦鹉（Psittacus erithacus）的贸易受到严格管控。类似外观的物种，如提姆内鹦鹉（Psittacus timneh）和棕颈鹦鹉（Poicephalus fuscicollis），保护程度可能较低。

便携式DNA检测： 执法工作并不总是在办公室或实验室进行。一家公司旨在提供小型手持套件，能在大约20或30分钟内检测出多达五个物种，无需传统实验室设备。该套件通过一条简单的试纸显示结果，当样本中出现特定物种的DNA时，颜色会发生变化。概念上类似于孕检棒，检测到激素时会变色。

木材识别： 手持扫描仪利用软件快速识别木材物种，通过检查木材的内部细胞结构。这有助于在非法采伐猖獗的地区（如南美、东南亚和非洲）区分受保护的硬木与合法替代品。

2023年10月，阿根廷在一次反走私行动中查获的物品中也包括标本动物。图片来源：AP

背景调查与风险分析

即使野生动物相关物品尚未到达国家边境，也可能出现非法走私的迹象，技术可以帮助识别。

线上交易监控： 目前大量野生动物走私通过线上交易进行。为了避免被发现，卖家常用模糊描述或编码语言，比如完全省略物种名称或用表情符号代替文字。还有一些隐藏关键信息在图片或简短文本中，几乎没有描述内容。

反走私组织如世界自然基金会（WWF）与科技公司合作，利用AI和内容审核工具扫描线上列表。在2018年至2023年间，科技公司已屏蔽或删除超过2300万与受保护物种相关的列表和账户，包括活体爬行动物、鸟类、灵长类动物和象牙制品。

文件早期预警： 运输文件常提供非法贸易的早期线索。野生动物执法人员、运输行业人员、税务官员等正在使用新软件分析数百万的货运单和许可证，寻找不常在特定路线交易的物种名称、异常沉重或低价的货物，以及经过多个中转国的复杂路线。与其随机检查货物，这些系统帮助执法机构识别最可能含有非法物品的货物。

尼日利亚官员检查从野生动物走私者处查获的象牙，并准备销毁。图片来源：Emmanuel Osodi/ Anadolu via Getty Images

应对野生动物贸易法律： 执法人员必须应对庞杂的法律体系。新工具旨在汇总多个国家的法律，帮助检查员理解出口、过境和目的国的法规。

利用贸易数据监测其他物种： 牛津大学的研究人员开发了一种利用野生动物贸易记录识别数千种高度濒危物种的方法，这些物种可能受益于更严格的国际贸易保护和更强的执法，以限制剥削。

总的来说，这些设备和系统扩展了——但不取代——人类专业知识。它们帮助执法人员决定关注哪些货物或地点，识别所发现的内容，并在国际间共享信息。没有任何单一技术能终结野生动物走私，但这些数字工具可以促使执法从被动反应转向主动、协调的行动，帮助当局应对不断变化的犯罪网络。

伊芙·博恩特，佛罗里达大学景观保护规划中心助理研究学者

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