記者 吳昱賢／綜合報導
全球首套專門偵測走私海洋野生動物的人工智慧（AI）演算法問世。澳洲麥考瑞大學（Macquarie University）研究團隊開發出可從三維（3D）X 光影像中辨識死亡海洋動物屍體或製品的 AI 系統，對魚翅、海馬、海參等常見走私品的整體辨識準確率達 92%，研究於 6 月 8 日刊登在期刊《海洋永續前沿》（Frontiers in Ocean Sustainability）。
這套系統的最大特色，在於它直接沿用全球多數機場行李檢查站既有的 X 光電腦斷層（CT）掃描儀，無須添購新設備，再搭配研究團隊自行建構的 3D 卷積神經網路（3D convolutional neural networks，一種能同時分析影像在寬、高、深度三個維度中局部特徵的神經網路）與 3D 威脅影像投射（3D Threat Image Projection）技術擴增訓練資料。換言之，理論上只要更新軟體，現有的機場安檢機就能多一雙「看得見走私海洋生物」的眼睛。
研究團隊以 68 件乾製魚翅、乾海馬與乾海參樣本，進行近 300 次（298 次）掃描來訓練演算法。這些樣本多數向澳洲博物館（Australian Museum）借用，其中不少原本就是真實走私案件查獲的贓物。為了讓 AI 更貼近實戰，研究人員刻意模仿走私者慣用的藏匿手法，將樣本包裹在錫箔或衣物中、藏進兒童玩具裡再掃描，並重現澳洲過去數起真實走私案的藏匿方式。
結果顯示，AI 對形狀輪廓明顯的物種辨識效果最佳：偵測魚翅成功率達 95%，海馬高達 96%，至於外形較不規則的海參也有約 86% 的準確率。研究第一作者、麥考瑞大學學者皮羅塔（Vanessa Pirotta）形容，這套方法的關鍵在於「站在走私者的角度思考」，先理解犯罪者如何藏匿，才能教會機器揪出破綻。
海洋物種的非法貿易長期遭到低估，卻正快速攀升。根據國際刑警組織（INTERPOL）資料，2025 年一場橫跨 134 個國家、為期一個月的全球查緝行動中，海洋物種查獲量達 245 公噸、逾 9 萬 1,000 件，其中包含約 4,000 片魚翅；相較之下，爬行類、鳥類與靈長類查獲件數合計約 4 萬 5,000 件，海洋物種的件數已超過三者總和。
相較於象牙、犀牛角等廣為人知的野生動物犯罪，海洋物種走私更難被察覺。魚翅因食用需求龐大而遭大量交易，乾海馬則被用於傳統醫藥，海參亦是高價食材；這些製品經乾燥處理後體積縮小、外觀不起眼，往往混藏在一般旅客的行李或郵包中，輕易躲過人工目視檢查。研究估計，海洋野生動物走私每年牽動的金額高達數十億美元，對海洋生態構成重大威脅。
研究團隊強調，這套 AI 目前仍屬概念驗證階段，距離實際部署於機場前線尚有一段路要走，未來需擴大樣本種類與資料量、並與海關及邊境單位合作測試。但研究人員樂觀認為，若能與既有安檢系統整合，將為長期處於執法盲區的海洋物種，提供一道前所未有的科技防線。
