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近年來，由於海洋資源逐漸枯竭，讓非法漁撈問題浮出檯面。不時會看到中國、南韓等國漁船未經允許進入他國海域進行捕撈，而遭到強力取締的新聞。臺灣過去也曾因為遠洋漁船嚴重的非法捕撈行為，被歐盟（Europe Union, EU）納入黃牌名單。每年非法漁獲的捕撈量十分龐大，總價值可高達250 億美金，當中甚至包含許多瀕危魚種。

漁船一般都會裝設監控系統，讓各國便於掌握漁船動態，並可提升漁船的航行安全，在急難時給予協助。然而，從事非法捕撈的漁船常常會故意關閉系統以躲避監管機關的偵測，增添了打擊犯罪的困難。針對這項問題，加州大學聖塔克魯斯分校（University of California, Santa Cruz, UCSC） 地景生態學家韋爾奇（Heather Welch）等人利用機器學習，輸入數十億筆監控系統的數據，讓人工智慧（artificial intelligence, AI）學會辨識那些蓄意關閉系統的訊號模式，例如訊號減弱、斷斷續續、突然關閉又開啟等。結果他們找出了超過5000 艘曾經在2017 ～ 2019 年故意關閉監控系統的漁船，這些漁船分別「消失」了數天至數星期不等。當中有許多漁船出現在常見的非法漁撈區，或是捕撈價值較高的漁場。韋爾奇未來也計畫發展更精確的分析工具，幫助監管機關找出那些須優先監控的漁船。

（Photo by Jo-Anne McArthur on Unsplash）

Welch, H. et al. (2022). Hot spots of unseen fishing vessels. Science Advances, 8(44) ,eabq2109.