尋找外星生命的旅程充滿未知，但如今，科學家擔心人工智慧（AI）可能成為這一過程中最大的障礙。密西根州立大學（MSU）的研究團隊近日警告，AI 在協助探測外星生命時，可能會出現「自信地判錯」的風險，這讓未來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。
研究人員的警示
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。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「高信心的誤判」，進而嚴重干擾生命跡象的判讀。
NASA 的應對策略
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。
從產業面來看，AI 在太空探測中的應用前景仍然廣闊，但科學家需要更加謹慎地設計訓練模型，確保其能夠處理未知的環境。這不仅是技術上的挑戰，更是對人類智慧的考驗。
AI 的意外潛力
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。
結語
尋找外星生命的旅程充滿挑戰，AI 的參與既帶來希望，也帶來新的隱憂。科學家需要在技術進步和謹慎應用之間找到平衡，才能確保這趟探索之旅順利進行。
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風險？
AI 在探測外星生命時可能會出現「自信地判錯」的風險，即在面對罕見、陌生的外星樣本時產生「高信心的誤判」，進而嚴重干擾生命跡象的判讀。
NASA 如何應對 AI 的誤導風險？
NASA 及其合作夥伴正在持續投入 AI 驅動的生命探測計畫，通過收集真實數據來訓練 AI，使其能夠更好地辨識生命跡象。例如，卡內基科學研究所和 NASA 的一項計畫已獲得 500 萬美元的資助。
AI 在太空探測中有哪些潛力？
AI 有潛力從人類難以消化的龐大複雜資料中找出關鍵線索，甚至能夠發現人類一開始沒注意到的線索。例如，AI 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共生著能利用陽光的藻類。
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