根据新的预测，面临灭绝风险的鱼类物种数量比之前的估计高出五倍

研究人员预测，12.7%的海洋硬骨鱼物种面临灭绝的风险，比国际自然保护联盟先前估计的2.5%增加了五倍

法国蒙彼利埃MARBEC部门（海洋生物多样性、开发和保护部门）的Nicolas Loiseau和Nicolas Mouquet及其同事在8月29日发表在开放获取期刊PLOS Biology上的一项研究中报告了这些发现。他们的报告包括近5000种因数据不足而未获得国际自然保护联盟保护地位的物种

国际自然保护联盟的濒危物种红色名录追踪了超过15万种物种，以指导全球保护工作，保护最受威胁的物种。然而，38%的海洋鱼类（或本研究时的4992种）被认为数据不足，没有获得官方保护地位或相关保护

为了更好地将保护工作引向需要它们的物种，Loiseau及其同事将机器学习模型与人工神经网络相结合，以预测数据不足物种的灭绝风险。这些模型是根据13195个物种的发生数据、生物特征、分类学和人类用途进行训练的

他们将4992个物种中的78.5%归类为非受威胁或受威胁（包括极危、濒危和易危IUCN类别）。预测的受威胁物种增加了五倍（从334个增加到1671个），预测的非受威胁物种增长了三分之一（从7869个增加到10451个）

预测的受威胁物种往往具有较小的地理范围、较大的体型和较低的生长速度。灭绝风险也与浅水栖息地有关。南中国海、菲律宾海和西里伯斯海以及澳大利亚和北美西海岸成为预测的受威胁物种的热点。研究人员建议在这些地区加强研究和保护工作

研究人员观察到“在IUCN物种预测后，保护优先级排名发生了显著变化”，建议优先考虑太平洋岛屿和南半球的极地和亚极地地区，以考虑新出现的高危物种。许多仍然缺乏数据的物种出现在珊瑚三角区，这表明那里需要进一步的研究

研究人员指出，模型不能取代对濒危物种的直接评估，但人工智能提供了一个独特的机会，可以对物种的灭绝风险进行快速、广泛和具有成本效益的评估

Loiseau补充道：“人工智能（AI）能够可靠地评估国际自然保护联盟（IUCN）尚未评估的物种的灭绝风险。”我们对13195种海洋鱼类的分析表明，灭绝风险明显高于IUCN的初步估计，从2.5%上升到12.7%。我们建议将预测物种灭绝风险的最新进展纳入一个新的综合指数，称为“预测的IUCN状态”该指数可以作为对当前“国际自然保护联盟测量状态”的宝贵补充p