通常情況下，我們只是沒有很好地了解一個物種，無法判斷它的情況。在國際自然保護聯盟（IUCN）公認的紅色名單上，有成千上萬的動植物被歸類為”數據不足”。簡單地說，研究人員對這些物種沒有足夠的了解，不能說它們是否有滅絕的危險。然而，隨著現在手頭有了更多的知識，現狀看上去再次變得不妙。

“我們研究了那些相對不為人知的物種，但至少地理分佈是已知的。”挪威科技大學（NTNU）工業生態學項目的教授弗朗西斯卡-維羅尼斯（Francesca Verones）說：”這些物種往往比我們了解更多的物種更容易受到滅絕的威脅。”

事實上，這些鮮為人知的物種中，有一半以上可能面臨著消失的危險。此外，還有其他一些更不為人所知的物種。我們甚至不知道這些物種是否處於危險之中。

Oedipina capitalina是幾年前在洪都拉斯發現的。它被列為”數據不足”，但事實上它可能處於滅絕的巨大危險之中。資料來源：Josue Ramos Galdamez, Creative Commons

IPBES，一個由領先的生物多樣性研究人員組成的國際小組，估計我們星球上至少有100萬個物種有滅絕的危險。但有可能你還聽到了其他數字。世界自然保護聯盟已經評估了大約147000個物種。其中41000個，即2%受到威脅。

為什麼會出現這種差距？

存在這種差距的部分原因是我們還沒有發現許多物種。科學家們認為我們的星球有1000萬個物種，但我們對其中的20%都不了解。有些物種可能在我們不知道它們存在的情況下就消失了。

如果我們要照顧地球上的生命，我們首先需要知道存在什麼，所以盡可能多地了解與我們共享地球的生物是很重要的。

然而，我們往往知之甚少，包括對我們已經知道的物種。威脅和趨勢是不斷變化的，我們只是沒有足夠的研究人員和助手來調查一切。但技術可以提供幫助。

計算機工具計算出的概率

NTNU能源和過程工程系的博士後Jan Borgelt說：”我們用機器學習來計算7699種鮮為人知的物種的滅絕風險。”

世界自然保護聯盟將20 469個物種列為”數據缺失”。各種統計工具可以用計算機得出的概率來填補其中的一些知識空白。

這些計算機模型創建的概率與研究人員手工處理的個別例子進行了比較。事實證明，計算機模型是非常準確的。

Borgelt強調說，這些模型的目的並不是要取代研究人員的工作。但他說：”在我們還沒有足夠數據的情況下，它們可以為物種滅絕的風險提供初步估計。

研究人員可以通過使用這些計算機模型來節省自己的工作，當資源與工作量不匹配時，這些模型就會派上用場。

對保護物種有用

“我們發現，在我們掌握的有限知識中，多達85%的兩棲動物面臨著滅絕的危險。對於其他群體，如哺乳動物和爬行動物，這適用於大約一半的物種，”Borgelt說。

因此，我們未知的物種往往面臨著一場艱苦的戰鬥。但令人欣慰的是，如果使用得當，新知識可以發揮巨大的作用。如果我們把那些我們沒有什麼數據的物種考慮在內，更多的地區可能成為值得保護的措施。

例如，所謂的生物多樣性”熱點”–特別需要被保護的地區–可以因此變得更多，並被認為更加重要。

這些結果也可以對世界自然保護聯盟有所幫助，以及他們自己得出的結果。研究發現不同物種群體和地區的滅絕概率有很大的不同。這可能表明，一些基於風險評估的研究並不總是正確的。