在國際自然保護聯盟(IUCN)公佈的標誌性的瀕危物种红色名錄中，面臨滅絕風險的物種被確認。一項新研究提出了一個新機器學習工具來評估滅絕風險，然後用這個工具來表明因缺乏評估或數據而未被列入清單的爬行動物比被評估的物種更有可能受到威脅。

這項研究由以色列內蓋夫本古里安大學的Gabriel Henrique de Oliveira Caetano及其同事進行，並於5月26日發表在《PLOS Biology》上。

IUCN的瀕危物种红色名錄是對物種滅絕風險的最全面評估，另外還為世界各地的保護政策和實踐提供參考。然而，對物種進行分類的過程是耗時的、費力的且會有偏差，另外它還嚴重依賴人類專家的手工整理。因此，許多動物物種沒有被評估或缺乏足夠的數據，並造成了保護措施上的空白。

為了評估以前無法優先保護的4369種爬行動物並開發評估模糊物種滅絕風險的準確方法，這些科學家創建了一個機器學習計算機模型。該模型為世界上40%的爬行動物分配了世界自然保護聯盟(IUCN)的滅絕風險類別，這些爬行動物在研究時缺乏公開的評估或被列為“DD（數據不足）” 。研究人員驗證了該模型的準確性，並將其跟紅色名錄中的風險分類進行了比較。

研究人員發現，受威脅物種的數量比IUCN紅色名錄中反映的要多得多，“NE（未評估）”和數據缺陷的爬行動物比評估物種更有可能受到威脅。未來的研究需要更好地了解受威脅的爬行動物類群的滅絕風險的具體因素，以此來獲得關於不明顯的爬行動物類群的更好的數據並建立包括新識別的受威脅物種的保護計劃。

研究人員稱：“總的來說，我們的模型預測，爬行動物的保護狀況比目前估計的要差得多，必須立即採取行動以避免爬行動物生物多樣性的消失。在新的評估和保護規劃中，我們確定的可能受到更多威脅的地區和分類群應得到更多關注。最後，我們在這裡提出的方法可以很容易地實施以幫助彌補對其他不太知名的分類群的評估差距。”

研究論文的共同作者Shai Meiri補充道：“重要的是，被我們的模型確定為受威脅的額外爬行動物並不是隨機地分佈在全球或爬行動物進化樹上。我們增加的信息強調，有更多的爬行動物物種處於危險之中–特別是在澳大利亞、馬達加斯加和亞馬遜流域–這些地方的爬行動物多樣性很高，應該成為額外保護工作的目標。此外，物種豐富的群體如壁虎和眼鏡蛇可能比全球爬行動物評估報告目前強調的威脅更大，這些群體還應該成為更多保護工作的重點。

另一位共同作者Uri Roll補充稱：“我們的工作可能對幫助全球努力優先保護處於危險中的物種非常重要–如使用IUCN的紅名單機制。我們的世界正面臨著生物多樣性危機以及生態系統和物種的嚴重人為變化，但分配給保護的資金卻非常有限。因此，關鍵是我們要把這些有限的資金用在可以提供最大利益的地方。先進的工具–如我們在這裡採用的工具加上不斷積累的數據可以大大減少評估滅絕風險所需的時間和成本，從而為更明智的保護決策鋪平道路。”