《人工智能与渔业》欧洲议会渔业委员会2022最新104页研究报告

本研究回顾了人工智能（AI）系统在渔业中的主要应用，并确定了当前有可能通过AI处理的渔业挑战。

对能够使用AI系统的欧盟相关渔业立法的法律分析

渔业中的人工智能相关法律分析发现：1）在最相关的欧盟渔业立法中没有明确提到人工智能系统，但提到了可能包括人工智能系统的数字化；2）最相关的渔业立法是以能够使用人工智能系统的方式起草的；3）人工智能法（AIA）提案的广泛性使其直接应用于渔业部门；5）存在一些担忧，即《通用数据保护条例》将需要适应人工智能技术带来的新现实；以及6）几个第三国正在考虑用人工智能方法进一步实现电子监测系统的自动化。

对人工智能技术在渔业领域的当前和潜在应用的分析

对渔业中的人工智能技术的审查表明：1）机器学习（ML）方法已被用于自动处理生物样本；2）ML已被应用于图像分析后和声学数据上，以计数和测量生物体；3）使用AI按物种和大小分类渔获物的研究已经增加；4）ML正被应用于自动分类或确定渔民的行为；5）基于知识和专家系统已被应用于早期预警系统和海洋空间规划；6）传统的基于规则的专家系统主要应用于数据有限的情况；7）统计方法、贝叶斯估计、搜索和优化方法传统上不被认为是人工智能，但可被整合到人工智能系统中；8）确定的一些用途被应用于种群评估和物种分布模型；以及，9）渔船可通过使用人工智能系统提高能源效率并减少其二氧化碳足迹。

关于使用人工智能系统的具体渔业议题讨论

首先，分析了所有供应链中的海产品：1）人工智能在可追溯性和海产品完整性方面显示出有希望的用途；2）有限的数据生成和收集是主要障碍；3）加工行业开始在自动化过程中使用人工智能系统；4）在物流领域已经开发了人工智能概念验证；以及，5）ML已经被用来推断消费者行为和经济增长预测。

所分析的第二个主题是将人工智能用于更有选择性的捕捞技术。1）渔业选择性改善的管理目标和行业遵守法规的工具之间存在不匹配；2）物种选择性可以通过人工智能进一步改善；以及，3）旨在自动预测物种和检测、识别和确定渔获量的人工智能系统可以允许改善捕鱼决策并实现配额跟踪。

第三个讨论主题评估了使用人工智能作为年轻人寻求渔业工作的驱动力。1）人工智能，类似于数字化，可能创造新的技术工作，同时减少渔业部门对低技术工作的需求；2）海洋运输部门已经开发了专注于船舶故障预测和异常检测的人工智能系统，可应用于渔船；以及，3）一个更加数字化和基于人工智能的渔业部门可能吸引新的青年人才，但将与目前提供更高激励的其他行业竞争。

还分析了在发展或使用人工智能时对渔业领域内未来的良好做法有用的渔业良好做法。不同渔业方面的最佳实践准则是管理组织通常用于提高其可持续性，人工智能技术应遵循这个例子。

最后，在欧洲层面有一般的人工智能团体和网络，但他们缺乏海洋领域的知识，无法为渔业开发合适的人工智能系统。至少有一个专注于渔业人工智能的欧洲工作组和几个讨论过人工智能的渔业团体，但缺乏足够的资源。

关于AI系统在渔业中应用的结论和建议

最后一章根据前几章的发现，总结了在渔业领域应用人工智能的机会和障碍。

确定的主要机会是 1）增加捕鱼活动的透明度，减少对环境的影响，从而改善该部门的公众形象；2）早期预警、预测和空间规划系统可以帮助规划活动，考虑它们之间的权衡；3）加速和增加数据采集和覆盖，用于种群评估、可持续性指标评价和其他管理数据需求；4）通过减少运营成本，增加渔业的经济可持续性；以及，5）渔业的现代化及其随后对年轻人口的吸引力。

确定的主要障碍是 1）行业信任和不情愿；2）初始成本和缺乏专业知识；以及，3）法律和官僚主义的不确定性。

虽然一些人工智能方法被认为是黑箱（如人工神经网络），但也有其他合适的人工智能方法来理解基础、过程和模型预测及其不确定性（如贝叶斯网络）。

最后，研究结束时提出了以下政策建议，以便在渔业及其供应链中最好地使用人工智能。

1.修订该领域正在或将要修订的法规，在提到数字转型和新技术的段落中提及AI系统和AIA定义。

2.修改AIA提案，以包括渔业部门。其建议3目前为"[......]在医疗保健、养殖业、教育[......]"，可以修改为"[......]在医疗保健、养殖业和渔业、教育[......]。

3.促进形成具有AI相关技能的跨学科渔业专家和多学科团队（例如AI、生物、经济和法律学科）。

4.找到激励就业机会的方法，不仅在学术界而且在私营渔业部门促进多学科和跨学科专家。

5.通过传播信息计划和提供适当的激励措施，吸引年轻工人并赋予妇女在渔业部门工作的AI技能。

6.促进私人数据收集和共享，包括适当的数据汇总和匿名化安全协议，以促进行业信任。

7.支持发展良好的人工智能实践和统计验证和地面真相验证的标准，以增加消费者和行业对人工智能性能的信任，也得到与可持续性目标相一致的强大的科学适合目的的应用的支持。

8.规范人工智能技术提供者的作用，确保有一定程度的渔业经验，以防止不值得信任和不适合的人工智能系统（例如，建立审计的注册计划）。

9.制定限制某些类型的人工智能系统进入渔业部门的法规，以帮助避免其应用于非法或不道德的活动（例如，通过区域渔业管理组织（RFMOs）或来自值得信赖的组织的船舶遵守可持续性做法的登记册）。