大数据、区块链与人工智能：自然保护的新未来 | Balakrishna Pisupati建言2020后生物多样性保护

大数据、区块链、人工智能：自然保护的新未来

Balakrishna Pisupati, FLEDGE

过去15年来，我长期参与了一项对各国为保护其生物多样性和生态系统所做的工作的审查。这方面最显著的信息来源，无疑是各国向《生物多样性公约》（CBD）提交的国家报告。CBD公约是联合国会员国于1992年通过的一项多边协定，当时一起通过的还有《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）和《联合国防治荒漠化公约》（UNCCD）。

这些国家报告，连同世界上180多个国家制定的“国家生物多样性保护战略与行动计划”（NBSAPS）一起，为这些国家的自然保护规划奠定了基础。

最近，我和我的同事及合著者Christian Prip一起，完成了对大概162个国家的NBSAPS的分析和审查，这些国家的NBSAPS都是在2010年之后制定的，正是那一年《生物多样性公约》通过了新的十年生物多样性战略计划（含20个目标）。

认认真真审查完之后，只想一言以蔽之：许多国家没有采取重要而大胆的步骤，来保护生态系统和生物多样性。

拜读完各国提交给《生物多样性公约》的国家报告，也发现了一个严峻的情况：这些国家报告未能给出一个完整且全面的能反映落地行动的图景。它们所提供的数据和资料不足，不能体现《生物多样性公约》及其决议的本意。

在本文，我希望重点引起对一个新的科学应用领域的关注，这一领域可以帮助各国在自然保护、在生物多样性的可持续利用与惠益分享方面变得更加强大——利用支持创新的大数据，以更好地保护和使用我们的生物多样性、以及进行惠益分享。

2000年4月26-28日，Bala参加在京举办的“东北亚和中亚东部国家生物多样性策略和行动计划研讨会”[Workshop on National Biodiversity Strategies and Action Plans in Northest and East Central Asia (UNDP/UNEP/GEF)]。这张照片中能看出日期，但看不出年份。译者在多番搜索之后，找到了历史档案此会召开的年度为2000年。照片来源/中国绿发会前常务理事、专家委员会副主任委员

大数据在生物多样性保护中的相关性

大量生物多样性和生态系统部门和机构收集到的数据和信息，虽然零散且量少，但它们的可用性其实是巨大的。但目前，尚无任何一个地方或任何一种方法，在运用这些数据和信息来进行决策。致力于自然保护问题的每一个国家、机构和个人，都为把这些信息据留自珍，使得任何整合都无法实现，决策也因此受挫。

由于各国在编写国家报告时，不愿意使用来源于本国以外的信息和数据，使这一事实变得更加复杂。这导致了我们在各个层面上的自然保护工作的一个非常扭曲的图景。

例如，从当前为实现“爱知生物多样性目标”所采取的行动和执行情况来看，种种迹象已表明，2020年将至，我们却只能对世界说声“对不起”，我们再一次辜负了世界的期望，我们食言了——无法实现2010年时在《生物多样性公约》（CBD）第十次缔约方大会（CoP10）上为自己设定的全球生物多样性目标。

新的解决方案？

大数据和机器学习可以帮助我们改变处理自然保护的方式。还不仅仅是数据，而且如果我们能够利用这些技巧和科技在自然保护方面做出更好的决策，包括处理非法贸易、合法贸易、跟踪资源的使用等，那么运用这些信息和数据的工具（如区块链技术、人工智能）将为我们提供大力帮助。

历史文档：[东北亚和中亚东部国家生物多样性策略和行动计划通讯]。目录中包括了生物多样性规划支持项目（BPSP）介绍、东北亚和中亚东部BPSP介绍、生物多样性工作组对中国国家“十五规划”的建议、全球生物多样性2000年日历、联络地址等等。图片来源/中国绿发会前常务理事,专家委员会副主任委员

历史文档 [东北亚和中亚东部国家生物多样性策略和行动计划通讯]2000年9月 第2期。如果细看，很有意思，颇多细节。其目录中包括CITES第11届成员国会议（请注意那时候尚未翻译为"缔约方大会"）；千年大会上世界首脑关注环境问题；自然保护无国界；中国国家环保总结1999环境报告；中国**投入五亿元实施生物多样性保护计划（**表示看不清）；四川生物多样性保护研讨会；中国2000年退耕还林（草）工作简介；中国湿地生物多样性保护与可持续利用项目启动……。笔者不禁感叹：2000年已过去18载；千年计划(MDGs)也早已经收官，迈入可持续议程新阶段。真是弹指一挥间！供图/汪松

什么是人工智能、区块链技术？

人工智能是指通过机器（特别是处理学习、推理和自我修正的计算机系统）来模拟人类智能。它诞生于1956年，始于对神经网络开展的研究（20世纪60年代），发展到机器学习（20世纪90年代），然后发展到深度学习（今天）。

人工智能通过数据来实现重复学习与探索的自动化，提升智能，分析越来越深入的数据，达到难以置信的准确性且发挥数据的最大效用。

区块链技术是一种新的数字信息归档系统，它以加密的分布式账本格式存储数据。它可以创建防篡改、高度稳健的数据库。

上图：CBD COP15已印上了生态环境部的手提袋。反映了《生物多样性公约》第十五届缔约方大会筹备工作进入紧密进行时。摄/Linda

人工智能何以促进自然保护？

1、处理对多边环境协定的实时影响和遵约情况

这对诸国来说都是一个老大难问题。虽然各国努力将重点放在基于格式的报告上，但在通常情况下，各国使用不同的数据集和点进行报告，于是通常很难对遵约的情况进行监测。

例如，如果有人须查看《生物多样性公约》的报告，由于格式的变化，几乎所有编写的国家报告都有不同类型的执行信息。

由于有近155项与生物多样性有关的多边和双边协定，审阅各国国家报告中以各种形式提供的这些信息，几乎是一项不可能完成的任务。在联合报告和精简报告方面，已经花了十多年的时间，但成效有限。所有这些，都使针对许许多多的行动者及其行动进行综合影响评估变得很困难。

而使用区块链技术，结合人工智能的元素，可以方便地审查信息并提出正确方法建议，因为这些技术也可以用于非结构化的数据。

2、跟踪与自然保护有关的总体投资与行动

2010年，联合国大学高等研究所（UNU-IAS）曾针对在7年期内为与"生物安全"有关的问题进行能力建设的投资类型，编写过一份报告。该报告的发现令人吃惊。多家捐助者在各国的这项活动上，总共花费了1.35亿美元。一些国家从九个不同来源获得了资助，用在了同一类型的活动上。如果一个人现在把在遗传资源获取与惠益分享（ABS）的能力建设上花费的钱加起来，历史将会重演。

而区块链技术和人工智能可以帮助所有在自然保护行动上进行投资的人，把资源投向更需要的地方、以及能产生影响的方面。相当多的捐助者在作出这些决定时候，其实是较为主观的。使用这些技术将最大限度地减少此类投资选择时的决策错误。

此外，资金的接受者可以变得更为负责。

3、自动地调整行动进程中采用的激励措施

在针对不断发展的行动予以激励时，在激励机制中相当重要的一点是：需要有准确的信息来确定应该谁值得给与激励，以及激励措施的影响是什么。

目前的激励措施，同样也是主观的，基于影响评估。如能使用大数据分析、人工智能和相关技术，将大有裨益。

除了专注于支持有影响的行动外，这些技术使用目前在自然保护界尚未采用的建模及分析方法，还将有助于扩大行动规模并使举措可复制。

4、处理供应链以及与遗传资源获取与惠益互享有关的问题

最近，在使用区块链技术来处理遗传资源获取与惠益互享上，已经推出了一些举措。

随着越来越多的技术干预将最大限度地减少对自然资源的真实获取的需求，单单是基因数据，就足以衍生出用于商业应用的产品。一旦这些技术变得司空见惯，与遗传资源获取与惠益互享（ASB）相关的行动将被知识产权相关问题所取代；而目前，许多保护界的利益相关者，仍未能及时认识到这些问题。

科学学科越是进步（如合成生物学），保护界就越需要拥抱区块链和人工智能等技术。

5、对于全国范围的举措，可访问实时数据

鉴于能够实时处理大数据和使用多个数据集，新技术可以帮助世界各国有效处理在多个地方开展的多个参与者之间的保护与其他有关行动。这将有助于处理数据泄漏，并能把多层信息评估结合起来。（多层信息评估是一个生物多样性保护实时监测和生态系统变化监测的关键领域）。

此外，区块链技术、人工智能和大数据分析还能高效地处理诸如建模、非法野生动物贸易、以及针对生态系统产品及服务的长期评估与预测等问题，而这些问题涉及到土壤、气候等方方面面，以及诸如使用权（tenure）、获取（access）等系统。

现在，自然保护界应该热情拥抱这些技术，并用它们来更好地保护这颗星球的未来！