密西根州立大學（MSU）的研究團隊近日發表了一份令人關注的報告，指出人工智慧（AI）在協助探測外星生命時，可能出現「自信地判錯」的風險。這項研究揭示了未來太空任務中過度依賴 AI 的隱憂。
AI 的盲點：死背模式，不懂「生命」本質
為了測試 AI 的極限，研究人員利用 Avida 電腦程式建立了虛擬生物模型。初期，系統在分辨「可自我複製」與「不可自我複製」的數位生物時，準確率高達 99.97%。然而，當團隊刻意對非生命的程式碼進行微調，製造出更逼真的假樣本後，AI 卻逐漸被誤導，最終幾乎百分之百認定這些假樣本是活的。
研究人員指出，這表明 AI 往往只是盲目抓取訓練資料中的模式，並沒有真正理解「生命」的本質。這項研究預計於 2026 年 8 月在加拿大滑鐵盧舉辦的「人工生命會議」上正式發表。
各方反應：NASA 持續投入，但需謹慎
儘管存在隱憂，NASA 及其合作夥伴仍持續投入 AI 驅動的生命探測計畫。卡內基科學研究所（Carnegie Science）學者 Michael L. Wong 與 NASA 科學家 Caleb Scharf 共同領導的一項計畫，已獲得 500 萬美元的資助。該計畫目標是利用隕石、岩石、化石與活體生物等至少 1,000 份樣本，結合過去搭載於 NASA 任務中質譜儀所收集的真實數據來訓練 AI。
Wong 認為，MSU 團隊的研究固然值得重視，但未必代表 AI 生命探測法存在致命缺陷。他解釋，實驗中製造假生命樣本的方式，經歷了類似「自然選擇」的漸進篩選過程，這本身就是一種生命的特質。Wong 同時強調，未來的 AI 模型訓練必須將化石、殘留物與生命副產品納入資料庫，否則在探測的星球上只留下早已滅絕的生物圈化學遺跡時，缺乏相關訓練的 AI 可能會完全看不出那曾經是生命的證據。
背景補充：AI 的意外潛力與未來挑戰
事實上，AI 也有能力找出人類一開始沒注意到的線索。研究團隊舉例，系統曾判定一個海鞘樣本具有「光合作用」特徵，科學家後來才發現，海鞘體內經常共生著能利用陽光的藻類，這證明 AI 確實成功捕捉到了隱蔽的化學指紋。
儘管 AI 展現了驚人潛力，但密西根州立大學團隊仍重申，這類工具距離真正應用於太空任務還有一段路要走。在正式升空前，科學界仍需進一步強化 AI 防範誤導的能力。
從產業面來看，AI 在太空探索中的應用是一把雙刃劍。一方面，它能幫助科學家處理海量數據，提高效率；另一方面，其「自信誤判」的風險也不可忽視。未來的太空任務需要在利用 AI 的同時，建立更完善的監控和校正機制，確保不會因技術缺陷而錯失重要發現。
隨著 NASA 和其他機構不斷推進 AI 在太空探索中的應用，讀者不妨思考：在追求技術進步的同時，我們如何確保這些工具不會成為新的障礙？
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
AI 在探測外星生命時有哪些主要風險？
AI 在探測外星生命時可能出現「自信地判錯」的風險，即在面對罕見、陌生的外星樣本時，AI 會高信心地誤判其為生命。
NASA 對 AI 探測外星生命的態度是什麼？
NASA 及其合作夥伴仍持續投入 AI 驅動的生命探測計畫，但他們也認識到需要謹慎處理 AI 的誤導風險，並在模型訓練中加入更多樣化的資料。
未來的 AI 模型訓練需要考慮哪些因素？
未來的 AI 模型訓練需要將化石、殘留物與生命副產品納入資料庫，以確保在探測的星球上只留下早已滅絕的生物圈化學遺跡時，AI 能夠識別出這些痕跡。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
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