生态学研究正在经历一场由人工智能和海量数据驱动的变革，这使得科学家能以前所未有的规模和精度监测自然世界。然而，这种趋势也引发了部分生态学家的担忧，他们认为学科正与实地考察和自然本身渐行渐远。这种“经验的消失”可能导致对生态系统的理解出现偏差，而资金、职业压力和城市化等系统性因素正进一步加剧这种室内化趋势，如何在技术进步与传统实地工作之间找到平衡，已成为生态学面临的核心挑战。
数字技术重塑生态学
生态学的研究方法正在被彻底改变。研究人员越来越多地在室内利用计算机处理来自各种来源的数据，而非亲赴野外。
- 海量数字化标本： 全球博物馆和植物标本馆已将超过十亿份标本数字化，部分还附有 DNA 记录。
- 传感器数据流： 相机陷阱、麦克风、动物追踪器和无人机等设备可以进行全天候、不间断的数据采集。
- 人工智能分析： AI 系统不仅能快速识别物种，还能构建复杂的物种分布模型和预测环境变化带来的影响。
这些技术正在产生实际成果。例如，欧洲的 CamAlien 项目利用装在汽车上的高清摄像头和机器学习算法，自动识别并绘制入侵植物的分布图。另一个项目则通过部署麦克风阵列，实时追踪鸟类在欧洲大陆的迁徙声景。
“经验的消失”：与自然脱节的风险
尽管技术带来了巨大便利，但一些生态学家警告，这种转变存在一个危险的副作用：实地经验的衰退。
如果一个人不必外出就能成为生态学家，我们可能会对真实世界的样子失去认知。
这种现象被称为“经验的消失”。它可能带来的负面影响包括：
- 片面的理解： 缺乏实地观察可能导致对研究结果的错误解读、偏见或过度简化。
- 脱离社区： 减少与当地社区的接触，而这种互动对成功的保护工作至关重要。
- AI 殖民主义： 在贫困国家远程收集数据，再由设备精良的富裕国家实验室进行分析和获利。
有数据显示，从 1980 年到 2014 年，基于实地考察的生态学研究比例下降了 20%，而建模和数据分析研究则分别增长了 600% 和 800%。
从计算机到雨林，再回到实验室
生态学领域吸引了越来越多具有计算机科学或工程背景的科学家。他们中的许多人最初对实地工作感到陌生甚至抗拒。
计算生态学家 Tanya Berger-Wolf 最初是一名理论计算机科学家，她曾拒绝前往野外观察她正在研究的斑马，并表示：“我的数据在屏幕上看起来很美。” 同样，工程师出身的 Sarab Sethi 在婆罗洲雨林部署声学监测设备时，也曾对自己深入野外的决定感到不知所措。
然而，这些经历最终让他们认识到实地经验的价值，即使他们现在大部分工作仍在实验室内完成。与此同时，一些传统的野外生态学家也为了更好地分析数据而转向室内工作，感叹“很少能到户外去了”。当然，也有像 Marc Besson 这样的科学家，他成功地将新技术融入工作，同时并未减少在野外的时间。
将生态学家推向室内的系统性力量
除了技术吸引力，还有多种系统性因素迫使研究人员留在室内：
- 资金导向： 人们普遍认为，实地研究的资金正在减少，尤其是长期生态研究项目很难获得资助。
- 职业压力： 分析现有数据比亲自收集数据能更快地发表论文，这在学术界被视为一条更快的职业晋升路径。
- 地理与个人因素： 研究机构日益集中在城市，以及育儿责任等个人原因，都使长途实地考察变得更加困难。
- 伦理与环境考量： 为了减少碳足迹和避免“直升机式科研”（即短暂进入某国进行研究，而不与当地科学家合作），一些人选择远程工作。