《Fish and Fisheries》：A Prospectus on Generative Artificial Intelligence in Marine Ecosystem Modelling
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这篇前瞻性综述系统探讨了生成式人工智能（GenAI）在海洋生态系统建模中的整合框架与应用潜力。文章提出了覆盖建模周期八个相互关联组件（从模型范围界定到利益相关者参与）的结构化框架，展示了GenAI如何自动化常规任务、普及复杂建模方法并提升模型质量。作者强调需以人为中心的方法确保科学严谨性，并提出了涵盖能力评估、科学完整性和社会技术整合三个方向的研究议程。
生成式人工智能在海洋生态系统建模中的整合框架
海洋生态系统建模面临着应对紧迫环境挑战的快速开发和部署需求，但技术复杂性和耗时过程常常限制了对管理决策的及时洞察。这篇综述综合了当前应用并概述了将生成式人工智能（GenAI）整合到海洋生态系统建模中的未来研究方向，同时保持科学严谨性。
当前生成式人工智能在海洋生态系统建模中的应用现状
文献分析显示，尽管机器学习已广泛应用于渔业和海洋生态系统建模，但GenAI在过程基系统建模中的应用仍处于早期阶段。现有研究主要集中在海洋学知识检索系统、领域特定大型语言模型（LLM）和海洋模拟等应用领域。这些应用展示了GenAI在处理海洋数据方面的潜力，但同时也凸显了在缺乏适当检索增强时处理专业海洋学知识可能产生幻觉的局限性。
海洋生态系统建模的生成式人工智能框架
文章提出了一个涵盖建模周期八个阶段的整合框架：模型范围界定、数据收集、概念框架开发、模型开发、模型执行、验证与校准、报告以及利益相关者参与。每个阶段都分析了GenAI的潜在贡献和技术准备度。
在模型范围界定阶段，GenAI可帮助确定模型复杂性和边界，平衡管理相关性与生物真实性。数据收集方面，GenAI在文献合成、结构化信息提取和质量控制三个关键机制中展现出价值，能够以人类无法达到的速度处理科学文献。
概念框架开发中，AI在识别因果关系和进行数据推断方面显示出潜力，但缺乏通过实地经验获得的隐性生态知识。模型开发阶段，GenAI可将概念框架转化为计算实现，减少技术障碍，但可能产生具有微妙逻辑错误的高效实现。
模型执行阶段，GenAI有潜力作为人类与复杂模型软件之间的直观接口，但需要领域特定训练以确保生态合理性。验证与校准方面，GenAI可通过生态理论视角分析模型预测与经验数据之间的差异，但可能优先考虑统计拟合而非生态现实性。
报告阶段，GenAI在科学传播中表现出特殊潜力，能够为不同受众生成定制化可视化效果和报告。利益相关者参与方面，对话式接口可让利益相关者在模型开发的不同阶段与模型互动，但不应取代直接的人际互动。
任务合适的工具选择
GenAI实施方法的选择涉及在成本、隐私、安全、能力和便利性之间进行权衡。研究人员可根据GenAI来源（开发者云、第三方云或本地）和支架（无、专有/云或自定义/开放）两个维度进行选择，每个选项在隐私、定制化和可重复性方面各不相同。
研究优先事项
研究议程需要解决三个互补的领域：能力评估、科学完整性和社会技术整合。能力评估应重点关注从非结构化数据开发模型、利用半结构化资源、跨范式模型翻译、AI辅助情景分析和AI启用实验系统等方向。
科学完整性需要建立最佳实践和严格验证框架，包括明确披露要求、常规审计和不确定性沟通。解决幻觉和可靠性问题需要稳健的验证系统，而基准和性能评估应针对海洋生态系统建模任务设计特定测试。
社会技术整合需要解决技术和资源限制、数据质量和整合、机构采用和信任以及伦理考虑等挑战。这包括开发轻量级专业模型、建立数据验证标准化协议以及解决训练数据中的潜在偏见。
结论与展望
GenAI为加速模型开发、普及复杂建模方法和提高模型质量提供了显著潜力。然而，有效整合需要平衡的方法，在利用技术能力的同时保留人类判断。未来发展需要清晰的GenAI整合标准、稳健的验证协议以及平衡GenAI利用与批判性科学思维的培训计划。
通过以人为中心的方法，GenAI可以增强建模能力——不是通过取代人类专业知识，而是通过以保持科学完整性的方式增强专业知识，同时加速我们应对紧迫环境挑战的能力。这种整合对于解决日益复杂的海洋管理挑战至关重要，需要科学界、管理机构和利益相关者之间的持续合作和对话。
