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美國加州大學柏克萊分校學者艾利研究斑胸草雀鳴叫逾15年，整理出10多種核心叫聲意義，發現鳥類犯錯時常混淆「含義相近」而非「聽起來相似」的聲音，顯示其理解語意。此研究獲科勒-杜立德獎，並預期AI將助2030年前實現人獸雙向溝通。
AI-generated summary
鳥類叫聲並非無意義雜音。美國加州大學柏克萊分校學者艾利（Julie Elie）花費超過15年研究斑胸草雀（Zebra finch，又稱金山珍珠）的鳴叫，整理出牠們「詞彙庫」中的10多種核心叫聲及其意義，並發現鳥類出錯時，較常是「搞錯意思」而非「聽錯聲音」。這項研究讓她榮獲2026年「科勒-杜立德雙向跨物種溝通獎」，並抱回10萬美元的獎金。
根據《衛報》報導，艾利選擇斑胸草雀作為研究對象，是因為這種鳥類極度熱愛「聊天」，能提供龐大的語音數據。在過去十多年間，她與研究團隊記錄了數千次鳥鳴，並利用人工智慧機器學習技術進行分析。
據柏克萊大學過去新聞稿指出，斑胸草雀分類鳴叫方式與人類有些相似，牠們將叫聲歸類為10幾種不同的類型，這些鳴叫功能分類相當精細，包括用於發出警報、傳遞位置、求偶或與伴侶社交，以及表達痛苦、幼鳥飢餓求食或宣告攻擊意圖。
為了驗證鳥類是否真的懂這些單字，艾利的團隊設計一項巧妙的實驗。她讓斑胸草雀透過「按壓按鈕」來播放各種鳴叫聲，若聽到特定聲音就能獲得種子獎勵。實驗發現，鳥兒很快就學會「跳過」那些沒有獎勵的聲音。艾利笑稱，這個舉動簡直就像現代人類在社群媒體上「刷短影音」一樣，一看到無聊的開頭就立刻滑掉。
更令人振奮的是，研究發現鳥兒偶爾也會犯錯，但牠們往往是混淆了「含義相近」的叫聲，而不是「聽起來相似」的聲音。這顯示鳥類在鳴叫時，腦中可能具備該語意的「心像」，也就是理解自己叫聲類型的意思。
倫敦政治經濟學院的評審委員伯奇教授（Prof. Jonathan Birch）盛讚，這是從海量記錄走向嚴謹理解動物語言的「絕佳範例」。
隨著人工智慧（AI）技術的爆炸性成長，科學界對於「人獸對話」的成真抱持極大希望。該獎項的創辦人、英國億萬富豪科勒（Jeremy Coller）對未來顯得無比樂觀，他直言：「因為AI前進的速度太快了，我絕對相信我們能在2030年前徹底破解密碼，實現人類與動物的雙向溝通。」
