远古生物灭绝图景更加清晰
一个基于近400万件化石训练的人工智能模型显示，地球上最著名的五次大灭绝事件中，有三次表现为生物多样性逐渐下降，而非突然崩溃。这项名为 OneStrata 的重建研究，将大量化石观察记录纳入关于地球生命在最严重生物危机期间消失速度的讨论。
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中国南京大学古生物学家沈树忠于10月12日在科罗拉多州丹佛举行的美国地质学会会议上介绍了这项研究。他在杭州人工智能研究机构之江实验室的同事利用一个历时约20年构建的数据库开发了这一模型。
核心问题在于时间尺度。物种在数十万年间大量减少，与类似规模的损失集中在短时间内发生，呈现的是不同的情形。要理解环境扰动如何演变为大范围灭绝，科学家需要区分这些模式。
这项研究也加入了一场早于人工智能出现的争论。《剑桥灭绝研究》发表的一篇学术综述认为，自奥陶纪早期以来，“五大灭绝事件”仍是规模最大的五次灭绝事件，但它们处于灭绝强度连续变化的范围之内，并未形成统计学上独立的一类。
岩石如何成为时间线
OneStrata 使用 OneStratigraphy 数据集，其中记录了全球数万个地点岩层序列中数百万件化石标本的深度。每条记录都有助于确定某种生物在特定地点所保存的历史中的位置。
沉积岩逐层堆积，形成被称为地层的结构。化石在这些岩层中的位置有助于研究人员推断某种生物相对于其他生物生活的时间。综合多处地层序列后，他们便能估算物种何时出现、存续多久以及何时消失。
研究人员在整合这些局部记录时，面临着规模庞大的匹配问题。一种物种若在多个地点都有发现，便有助于关联这些地点的地层序列，但完整的工作涉及数万种物种，以及许多不完整的岩层区段。要从所有这些观察记录中找出连贯的顺序，需要大量计算能力。
传统重建方法通过将化石归入持续数百万年的时间段来简化任务。这种较宽的时间段便于进行全球比较，但也会把较短时期内的变化压缩到更长的时间跨度中，因此短暂的灭绝脉冲与长期衰退可能难以区分。
人工智能模型有何不同
之江实验室的研究人员训练模型识别化石记录中的统计模式。这种方法与大型语言模型从文本中学习模式有广泛的相似之处，不过它处理的是地质观察记录，而非句子。
语言模型利用学到的关系预测下一个最可能出现的词。OneStrata 则利用训练数据中的模式，预测某件特定化石最有可能沉积的时间。这些估算有助于重建地质时期生物多样性的变化。
沈树忠将这一方法称为研究岩层和多样性变化的一项重大进展：
研究地层学和过去多样性变化的一场真正革命
模型开发者表示，重建结果显示，“五大灭绝事件”中有三次是生物多样性逐渐衰退。研究介绍没有说明具体是哪三次事件，也未给出估算的持续时间。若要将结果与各地化石遗址的证据进行比较，这些细节至关重要。
OneStrata 的实际优势在于处理规模。此前，研究人员在增加物种数量、缩短估算间隔时，很快就会遇到计算量大到难以实际操作的瓶颈。通过大型数据库学习模式，为应对这一限制提供了另一种途径。
OneStrata 背后的早期突破
沈树忠及其同事早在2020年就展示了整合大型化石数据集的价值。他们利用超级计算机和算法，重建了约3亿年间约1.1万种海洋物种的出现和灭绝情况，时间分辨率约为2.6万年。
《剑桥综述》对这项中国团队的分析给出了更精确的数据：测量了3,112段岩层、11,268种物种，时间分辨率为0.026百万年，报告的变化幅度为0.0149百万年。这种名为 CONOP 的方法旨在找出最符合不同岩层剖面观测结果的化石出现与消失顺序。
这些重建成果经历了多个重要节点：
- 1982年：戴维·劳普和杰克·塞普科斯基通过对海洋化石数据进行统计分析，确定了“五大灭绝事件”。
- 2020年：沈树忠及其同事利用数千段岩层序列和超级计算机，重建了约3亿年的海洋生物多样性变化。
- 10月12日：沈树忠在丹佛举行的美国地质学会会议上介绍了较新的 OneStrata 研究。
时间分辨率的提升幅度相当大。1982年的原始分析采用平均跨度为740万年的地质阶段。740万除以2.6万约为285，说明2020年重建所采用的时间间隔短了很多。OneStrata 致力于解决的挑战，是如何将如此精细的时间分辨率应用于更大型的数据集。
“五大”这一熟悉数字的由来
“五大灭绝事件”分别是奥陶纪末、泥盆纪晚期、二叠纪末、三叠纪末和白垩纪末灭绝。人们熟悉的这一分类，反映了它们在海洋动物化石记录中的规模，也反映了研究这些事件所采用的统计方法。
《剑桥灭绝研究》刊载的大灭绝综述指出，后续研究修正了最初的解读。自奥陶纪早期以来，这五次事件仍是规模最大的灭绝事件，即使在对化石记录和岩层记录中的缺口进行调整后，结论也依然如此。不过，灭绝强度从较小规模的损失到最严重的危机，呈现连续变化。
综述还指出，寒武纪和奥陶纪早期的一些时期，其灭绝率高于“五大灭绝事件”。因此，恰好挑出五次事件，也取决于选择对比地质历史的哪个阶段，以及如何衡量生物损失。
综述称，有些事件相对突然地发生，另一些则持续数十万年甚至更久。OneStrata 为现有科学讨论增添了一种新的重建结果，帮助研究这些危机的演变过程有何不同。
灭绝持续时间为何重要
三叠纪末灭绝说明，所选时间尺度会改变人们对危机发生速度的判断。《剑桥综述》指出，三叠纪最后一个阶段可能长达700万年。综述引用的研究认为，与之相关的一场海洋缺氧危机持续约5万年，不到这一时期跨度的1%。
这场危机与中大西洋岩浆省有关，后者是一次规模巨大的火山活动。所谓缺氧水域，是指氧气含量很低或完全没有氧气的水域，会给依赖海水中溶解氧的动物造成危险。
若将生物损失分摊到整个地质阶段，计算出的灭绝率会远低于将其集中在较短危机时期内的结果。综述估算，真实灭绝率可能约为根据更宽泛的全球时间段推算出的100倍。
化石缺失也带来另一项难题。某物种发现的最后一件化石，可能早于它实际灭绝的时间，因为之后的遗骸可能从未保存下来、未被发现或未被采集。许多物种的记录缺口叠加在一起，可能使估算的消失时间整体提前，让集中发生的事件看起来更为缓慢。古生物学家将此称为“西格诺—利普斯效应”。
加州大学圣克鲁兹分校古生物学家马修·克拉帕姆对 OneStrata 的潜力作出了审慎评价，并指出目前已有针对特定地点的详细重建：
我们可以借助它做一些额外的事情，但我不确定这会不会带来翻天覆地的变化。
局部岩层剖面和全球模型回答的是相关但尺度不同的问题。单个地点可以保存有关某场危机的细致信息，而全球重建则试图从许多地点中找出一致的模式。将两者进行比较，是理解逐渐衰退究竟反映生物历史、保存缺失，还是记录整合方式的关键。
统计损失的方式也会改变图景
二叠纪末灭绝说明，除了时间尺度，统计的对象也很重要。《剑桥综述》给出的估算显示，根据分析方法不同，属一级的损失比例介于56%至69%之间。属是由相关物种组成的分类群，因此失去一个属和失去一个物种，代表的生物多样性损失并不相同。
古生物学家经常统计属，因为化石只保存生物部分的解剖结构，难以始终如一地识别物种。只要一个属中至少还有一个物种存续，即使其中数个物种消失，该属仍可继续存在。
综述引用的一项计算估计，二叠纪末灭绝导致81%的物种消失，而较早一项研究中经常被引用的最高估值为96%。两者都描述了巨大的损失，但这一差异说明，将属的损失换算为物种损失的方法会影响最终数字。
数据库条目衡量的内容也各不相同。截至综述发表时，古生物学数据库收录了来自225,000个化石采集点和82,000篇出版物的150多万条化石记录。OneStratigraphy 收录的数百万件标本及其在岩层中的位置，提供了另一类信息。数据集是否有用，取决于其观察记录、覆盖范围和精确度，而不仅仅是规模。
这场争论对当今生物多样性危机意味着什么
《剑桥综述》将古代灭绝的讨论与当下生物损失联系起来。综述称，当前灭绝率可能是过去5亿年中第二快的，仅次于白垩纪末小行星撞击；但相较于最严重的古代危机，目前累计灭绝的绝对数量仍然较少。
灭绝速度和总损失反映的是问题的不同方面。速度衡量物种消失有多快，总损失则衡量已经失去了多少生物多样性。即使大部分物种仍然存续，快速上升的灭绝率也足以要求人们立即采取行动。
综述建议用“初现的人类世大灭绝”替代“第六次大灭绝”。“初现”意为刚开始形成。这一说法表达了综述的结论：危机已经开始，但人们仍可采取行动，避免损失达到最严重的古代灭绝事件那样的规模。
OneStrata 将讨论带回一项具体的科学任务：尽可能精确地重建生物生存和消失的时间，以便了解变化发生的速度。其报告的结果对“五次突然灾难”这一简单图景提出了质疑。更广泛的化石研究文献早已表明，灭绝历史更加多样，不同事件的速度、规模和受影响环境各不相同。
要点
- OneStrata 基于近400万件化石训练，结果显示“五大灭绝事件”中有三次是生物多样性逐渐衰退。
- 该模型使用 OneStratigraphy 数据集，其中记录了全球数万个地点岩层序列中的化石位置。
- 2020年的一项重建追踪了约3亿年间约1.1万种海洋物种的变化，时间分辨率约为2.6万年。
- 《剑桥综述》认为，“五大灭绝事件”仍是奥陶纪早期以来规模最大的灭绝事件，但灭绝强度实际上呈连续变化。
- 保存缺失、采用的时间尺度以及统计的生物类群都会影响对灭绝速度和严重程度的估算。
- 综述称，当今灭绝率异常高，但也认为人们仍可采取行动，避免损失达到最严重的古代危机那样的规模。
