密西根州立大學（MSU）的研究團隊日前發出警告，人工智慧（AI）在協助探測外星生命時，可能因為「自信地判錯」而成為未來太空任務的隱憂。這項研究揭示了 AI 在處理複雜數據時的盲點，特別是在面對陌生環境時，可能帶來嚴重的誤導。

AI 的盲點：模式匹配而非理解生命本質

研究人員利用 Avida 電腦程式建立虛擬生物模型，初步測試中，AI 能夠以 99.97% 的準確率區分「可自我複製」與「不可自我複製」的數位生物。然而，當研究團隊故意製造出更逼真的假樣本時，AI 開始逐漸被誤導，最終幾乎百分之百認定這些假樣本是活的，即使它們從未展示複製的特徵。

研究人員指出，這表明 AI 僅僅是在死背訓練資料中的模式，並未真正理解「生命」的本質。這種盲點可能在未來的太空任務中造成嚴重問題，特別是在探測火星、冰衛星等外星環境時。

NASA 的應對策略：多角度訓練 AI

儘管存在隱憂，NASA 及其合作夥伴仍積極投入 AI 驅動的生命探測計畫。由卡內基科學研究所學者 Michael L. Wong 和 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。該計畫旨在利用隕石、岩石、化石和活體生物等 1,000 份樣本，結合 NASA 過去任務中質譜儀收集的真實數據來訓練 AI，使其學會辨識「生命改變化學組成」後留下的獨特訊號。

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。他指出，實驗中製造假生命樣本的方式經歷了類似「自然選擇」的過程，這本身也是生命的特質。Wong 強調，未來的 AI 模型必須將化石、殘留物和生命副產品納入資料庫，以提高其辨識能力。

從產業面來看，AI 在太空探測中的應用雖然充滿潛力，但也需要更多跨學科的合作和更全面的數據集。科學界必須在確保 AI 的準確性和可靠性方面做出更多努力，才能真正將其應用於太空任務中。

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。例如，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 確實能夠捕捉到隱蔽的化學指紋。

然而，密西根州立大學團隊仍重申，AI 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，以確保其在探測外星生命時的準確性和可靠性。

展望與影響

隨著 AI 技術的不斷進步，其在太空探測中的應用前景廣闊。然而，科學界必須面對 AI 的「自信誤判」風險，通過多角度的訓練和跨學科的合作，逐步解決這些挑戰。對於一般讀者而言，了解 AI 在太空探測中的雙刃劍效應，有助於形成更全面的科技觀念。

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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 在太空探測中有哪些主要應用？

AI 在太空探測中的主要應用包括分析大量數據、識別生命跡象、自動化操作探測器等。這些技術可以幫助科學家更高效地處理複雜的太空數據。

AI 在探測外星生命時可能遇到哪些挑戰？

AI 在探測外星生命時可能遇到的主要挑戰包括模式匹配而非理解生命本質、面對陌生環境時的誤導風險、以及缺乏全面的訓練數據等。

NASA 如何應對 AI 的「自信誤判」風險？

NASA 通過多角度訓練 AI，將化石、殘留物和生命副產品納入資料庫，以提高其辨識能力和防範誤導的能力。

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