根據密西根州立大學（MSU）研究團隊的最新報告指出，人工智慧（AI）在協助探測外星生命時，可能會出現「自信地判錯」的風險。這一發現讓未來過度依賴 AI 尋找外星生命的太空任務，多了一層不確定性。
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。起初，他們先訓練系統分辨「可自我複製」與「不可自我複製」的數位生物，初步測試的準確率高達 99.97%。然而，當團隊試圖挑戰 AI，刻意對非生命的程式碼進行反覆微調、製造出更逼真的假樣本後，AI 卻逐漸被誤導。最終，即使這些假樣本從未展現該虛擬世界中唯一被定義為生命的特徵：複製，AI 仍幾乎百分之百認定它們是活的。
研究人員指出，這顯示 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。
數據顯示：AI 在面對罕見樣本時易犯錯
據 MSU 研究團隊的數據顯示，AI 在面對罕見、陌生的外星樣本時，極易產生「高信心的誤判」。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。團隊警告，若未來前往火星、冰衛星或其他外星環境的探測器過度仰賴智慧儀器，AI 極易在面對罕見、陌生的外星樣本時產生誤判，進而嚴重干擾生命跡象的判讀。
根據研究人員的測試，AI 在處理複雜且非典型的生命樣本時，其準確率大幅下降。這表明，AI 對生命的理解仍然存在顯著的局限性。
NASA 持續投資 AI 生命探測計畫
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，期望機器學習能從人類難以消化的龐大複雜資料中找出關鍵線索。目前，由卡內基科學研究所（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，讓模型學會辨識「生命改變化學組成」後所留下的獨特訊號。
据 Wong 說明，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，以提高其辨識能力。
編輯觀點
從產業面來看，AI 在探測外星生命方面雖然展示了巨大潛力，但其盲點也不可忽視。NASA 和其他研究機構需要在訓練模型時更加注重多樣性和複雜性的納入，以減少誤判的可能性。此外，人類科學家的角色依然不可或缺，他們可以提供專業判斷，確保 AI 的決策更加可靠。
數據背後的啟示
基於 MSU 研究團隊的數據，我們可以看到 AI 在面對罕見、陌生樣本時的局限性。這提醒我們，在未來的太空探索任務中，必須謹慎使用 AI 技術，並確保其訓練資料的多樣性和全面性。唯有如此，才能最大限度地降低誤判風險，確保探測任務的成功。
如果你對 AI 在太空探索中的應用感興趣，不妨深入了解更多相關研究，或者關注 NASA 的最新動態。科學的進步需要每個人的支持和參與，讓我們共同期待更多令人興奮的發現。
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 在探測外星生命時的主要風險包括「自信地判錯」和對罕見、陌生樣本的誤判。這些錯誤可能嚴重干擾生命跡象的判讀。
NASA 如何應對 AI 的這些風險？
NASA 通過投資更多資金和資源，進行更全面的 AI 訓練，包括將化石、殘留物與生命副產品納入資料庫，以提高其辨識能力。
未來的太空探測任務中，人類科學家的角色如何？
未來的太空探測任務中，人類科學家的角色依然不可或缺，他們可以提供專業判斷，確保 AI 的決策更加可靠，並補充 AI 的不足。
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