MIT用AI潛水攝影揭秘海洋神秘世界

MIT LOBSTgER計劃融合AI與水底攝影，揭示隱藏海洋世界

位於美國東北部的緬因灣，是全球生物多樣性極為豐富的海洋生態系統之一，棲息著鯨魚、鯊魚、水母、鯡魚、浮游生物等數百種海洋生物。然而，這片海域正經歷急速的環境變化，緩慢升溫的速度比全球99%的海洋還快，帶來的生態影響仍在持續發展。

MIT海洋資助項目（MIT Sea Grant）最新啟動的研究計劃LOBSTgER（Learning Oceanic Bioecological Systems Through Generative Representations），結合了人工智能（AI）與水下攝影技術，目標是記錄這些因環境變化而變得脆弱的海洋生命，並以創新的視覺形式向公眾展示。該計劃由水下攝影師暨MIT海洋資助訪問藝術家Keith Ellenbogen，以及MIT機械工程博士生Andreas Mentzelopoulos共同領導，旨在利用生成式AI擴展科學敘事，基於實地攝影數據創造全新視覺語言。

正如19世紀的攝影技術革新，使我們能前所未有地細緻捕捉和展示自然世界，生成式AI則開啟了視覺敘事的新篇章。它不僅提供創意和概念上的空間，也挑戰了我們對「真實性」的定義，以及科學與藝術表達的方式。

LOBSTgER計劃的生成模型，專門訓練於Ellenbogen精心挑選的水下攝影圖像庫中。這些照片不但具備藝術性與技術精準度，還有嚴謹的物種鑑定和明確的地理背景。透過建立高質量的數據集，確保生成影像在視覺和生態學上的真實性。此外，Mentzelopoulos為LOBSTgER開發獨立的程式碼，避免外部資料或模型帶來的偏見，確保AI生成的作品忠於真實觀察。這樣的AI技術不僅是對真實攝影的延伸，也豐富了研究人員的視覺詞彙，深化公眾與自然世界的連結。

在新英格蘭海岸水域進行水下攝影極具挑戰，能見度低、泥沙攪動、氣泡干擾和海洋生物的不可預測動作，都讓拍攝過程困難重重。Ellenbogen多年來克服這些困難，透過「Space to Sea: Visualizing New England’s Ocean Wilderness」計劃，建立了豐富的水下生態影像資料庫，這些多角度、多光線條件及動態行為的照片成為LOBSTgER訓練AI模型的基石。

LOBSTgER利用定制的擴散模型，學習捕捉Ellenbogen影像中的細節，如自然光線漸變、物種獨特的色彩，甚至水中懸浮粒子和折射光線造成的氛圍質感，生成的影像不僅視覺上真實，更具沉浸感與感染力。這些模型既能無需輸入自動生成新的科學準確圖像，也能在條件輸入下優化現有照片，如提升混濁水中細節、調整光線聚焦主體，甚至模擬幾乎無法實地拍攝的場景。此種結合AI的攝影流程，有望幫助其他水下攝影師與影像編輯者克服類似挑戰，加快影像策展，構建更完整、更具連貫性的海底生命故事。

例如，Ellenbogen捕捉了獅鬃水母、藍鯊、美國龍蝦及翻車魚等高解析度影像，這些珍貴素材經Mentzelopoulos設計的深度學習模型反覆訓練數百小時。該計劃體現了現場實地影像紀錄與實驗室機器學習模型開發的雙重進程：攝影師在海中捕捉稀有瞬間，AI研究員則將這些視覺資訊轉化為可延伸與再詮釋的數據，豐富海洋視覺語言。

Mentzelopoulos強調，LOBSTgER的目標不是取代攝影，而是補充與擴展它，讓「看不見」的生態細節變得可見，並以能觸動情感與理智的方式呈現環境複雜性，激發公眾更深層的理解與行動。計劃展望將建立能涵蓋緬因灣多樣物種的全面模型，未來甚至推廣至全球其他海洋生態系統。

研究團隊認為，攝影與生成式AI並非對立，而是連續體。攝影捕捉現實中的光影與動態，而AI則將視野延伸至基於科學數據與藝術想像的未知領域。兩者合力為科學視覺傳播提供強大框架。

在生態快速變遷的時代，視覺化不再僅是紀錄，更是喚醒意識、促進參與及推動保育的重要工具。LOBSTgER仍處於初期階段，團隊期待未來分享更多發現、影像與洞見。

【附註】文章開頭兩張藍鯊圖片中，左圖為AI生成，右圖為真實照片。

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編輯評論與啟發

LOBSTgER計劃成功融合了藝術、科學與尖端技術，展現了跨界合作的無限可能。水下生態的拍攝因自然環境限制而難以全面，AI的引入不僅突破了物理限制，更為海洋生態研究和科學傳播開創了新局。這種基於真實攝影數據訓練的生成式AI，不僅保證了科學準確性，也維持了藝術美感，提升了公眾對環境議題的感知與共鳴。

對香港而言，這種技術同樣具有重要啟示。香港鄰近南中國海，有豐富的海洋生態，但同時面臨氣候變化與人類活動帶來的壓力。若能引入類似的AI輔助影像技術，結合本地海洋生態調查，不但能有效監測環境變化，更能以更具吸引力的方式向公眾普及海洋保育知識，推動社會共識。

此外，LOBSTgER的模式提醒我們，科技不應只是冷冰冰的工具，而是能與藝術、人文結合，創造有溫度且具啟發性的內容。未來媒體報導環境議題，也可借鑑此思路，利用AI與視覺藝術相結合，提升故事的說服力和感染力，讓更多人從感性和理性雙層面理解環境危機的迫切性。

總括而言，LOBSTgER不僅是科技創新，更是一場科學與藝術對話的實驗，提醒我們面對全球生態挑戰，跨領域合作與創新思維是不可或缺的關鍵。這種結合實地觀察與數字創造的混合方法，將成為未來科學傳播與環境保護的重要趨勢。

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