这篇文章最初刊登在《麻省理工学院读者报》上，内容关于海洋学家Belhabib在西非花费数年，研究当地非法捕鱼的情况。
海洋学家Belhabib在西非研究数年，惊人发现触动了人们的神经。每年有数以万计的船只犯下非法捕捞罪，但全球实际上不存在非法捕捞罪的储存库。渔船往往会在一个管辖区犯罪，支付微薄的罚款，然后驶向另一个管辖权，从而逍遥法外。Belhabib意识到，如果能够建立一个全球渔船犯罪记录数据库，就无处藏身。她向各种国际组织提出了这一想法，但这是一个政治烫手山芋；他们认为，国家主权使他们无法追踪国际罪犯。
Belhabib没有气馁，决定自己建立数据库。她转到一家小型非营利组织，开始为国际刑警组织和各国政府提供咨询。该数据库名为Spyglass，已发展成为世界上最大的工业渔船及其企业支持者犯罪史登记处。但Belhabib知道，只有当信息掌握在正确的手中时，登记册才有用。因此，在2021年，她与人共同创立了海洋犯罪调查服务公司，这是一家使用人工智能和定制监控技术的初创公司，能够更有效地监管海洋犯罪和海上犯罪船只。她与具有伦理人工智能背景的联合创始人Sogol Ghattan一起，将他们的核心算法命名为ADA，以向世界上第一个计算机程序的作者ADA Lovelace致敬。
Belhabib正试图解决当代环境保护中最棘手的问题之一：非法捕鱼。在大洋彼岸，追踪船只的困难为世界上一些最大的环境犯罪提供了理想的掩护。第二次世界大战结束后，世界捕鱼船队迅速工业化。用于探测水下潜艇的战时技术被重新用于发现鱼类。渔网的尺寸呈指数级增长，海上工厂船也配备了设备，可以在海上呆上几个月，将工业捕鱼的范围扩大到了海洋的最远端。随着世界人口的增长，鱼类蛋白质成为越来越重要的食物来源。但警告信号很快就出现了：关键鱼类种群的崩溃，“捕捞海洋食物网”的惊人趋势，以及一系列迅速耗尽海洋生态系统的连锁影响。
在鱼类资源枯竭之后，渔民本应减少捕捞量。相反，他们加倍努力。在世界领先的捕鱼国（中国和欧洲是当前最大的市场）过度捕捞本国水域后，它们开始向全球海洋出口工业过度捕捞。中国拥有数十万艘渔船的海上捕鱼船队在2018年获得了近80亿美元的政府补贴（现在是世界上最大）。
富裕国家的政府补贴了大量企业支持的船只在公海捕鱼，使用长达数十英里的底拖网和流网捕鱼，杀死了沿途的一切。个体渔民被挤出市场，随着鱼类种群的崩溃，日益严重的粮食不安全引发了抗议和政治动荡。例如，在西非，来自世界上最富裕国家的渔船已经耗尽了当地的渔业，以至于一波又一波的移民因为粮食不安全和不确定的未来开始逃离家园，不顾一切地冒险前往西班牙加那利群岛等欧洲前哨；成千上万的移民死于海上。与此同时，规模较小的捕鱼船队一直在努力保持偿付能力；贫困的渔民越来越容易成为犯罪组织的目标，这些犯罪组织寻找骡子来运输毒品，或寻找船只来掩护人口贩运。
目前，世界上90%以上的鱼类种群已捕捞到饱和或过度捕捞。尽管如此，科学家们呼吁减少捕鱼的呼声基本上被置若罔闻。传统的渔业管理尝试受到航海日志、船上人类观察员和当地电子监控系统的限制。超过配额或在禁区捕鱼的渔船很少被捕获，在当地渔民面前肆无忌惮地作业；即使被抓到，他们也很少受到惩罚。
世界海洋正在经历一场猛攻：随着鱼类越来越稀少，非法捕鱼激增。Belhabib决定做点什么，而不仅仅是记录鱼类种群的减少。她的解决方案是：将她的人工智能海洋犯罪数据库ADA与实时跟踪船只移动的数据相结合。她首先跟踪远洋船只携带的海上交通转发器的信号，也称为自动信息系统（AIS）。AIS信号由陆地收发器或卫星检测，用于跟踪和监测世界各地的单个船只移动。附近的其他船只也能检测到AIS信号，从而降低了船只碰撞的可能性。
Belhabib和她的团队随后构建了一个名为GRACE的人工智能风险评估工具（以纪念先驱程序员GRACE Hopper），该工具可以预测海上环境犯罪的风险。当与AIS等船舶检测设备相结合时，GRACE提供了特定船舶实施环境犯罪可能性的实时信息，执法机构可以利用这些信息来抓捕犯罪分子。Belhabib的数据库意味着，犯罪船只——通常从事多种形式的犯罪，包括人口贩运、毒品走私以及非法捕鱼——现在发现更难隐藏。
公海是世界上最后的全球公域之一，在很大程度上不受监管。《联合国海洋法公约》几乎没有为公海提供保护，公海占海洋表面的三分之二。2023年通过一项新的联合国公海条约将创造更多的保护，但这需要数年的时间才能实施。即使在距离国家当局拥有合法管辖权的海岸200海里以内，大多数国家也难以监测距离海岸几英里以外的海洋。在200英里之外，没有人能有效地管理公海。
因此，Belhabib将她关于劳工虐待的数据交给了全球渔业观察，这是一个非营利组织，与国家海岸警卫队和国际刑警组织合作，以涉嫌非法捕鱼的船只为目标登船，逮捕流氓渔船，并对海洋公园的边界进行监管。该天文台几乎实时免费可视化、跟踪和共享全球渔业活动的数据。
全球渔业观察利用船只位置的卫星数据，结合Belhabib的犯罪活动数据，训练人工智能算法，以识别船只类型、捕鱼活动模式，甚至特定的渔具类型（需要人类渔业专家数百年才能完成的任务）。该跟踪系统以类似激光的精度精确定位每艘渔船，预测它是否真的在捕鱼，甚至可以识别正在进行的捕鱼类型。他们的报告显示，全球一半的海洋都在积极捕鱼，其中大部分是秘密捕鱼。
对一个组织来说，管理世界海洋是一项艰巨的任务。全球渔业观察的数据大多具有追溯力；当数据被分析并且当局到达时，渔船往往已经离开现场。目前仍然缺乏一种更有效地实时追踪海洋罪犯并在当地逮捕他们的方法。这就是Belhabib的下一个创业之路。她现在正与非洲的地方政府合作，为他们提供跟踪器和人工智能技术，以捕捉该法案中的非法捕鱼和其他海洋犯罪。正如她所指出的：“当你问几内亚海军他们实际上可以监控多少领海时，这只是一大片水域的一小部分。他们根本没有资源。”Belhabib的系统可以准确定位可能违法的船只，并在屏幕上实时评估风险。这使海岸警卫队和国际刑警组织等其他机构能够更容易地发现非法渔民，同时降低部署、监测和拦截的成本。
然而，她提醒人们不要使用类似的数字技术来追踪非法移民。例如，欧盟通过卫星监测、无人驾驶无人机和远程驾驶飞机加强了其“数字前沿”，在某些情况下依靠私营安全和国防公司进行数据分析和跟踪。但这些技术往往侧重于对滞留在海上的移民的监视，而不是搜救。在Belhabib看来，数字地球技术应该优先考虑生态和人道主义目标，而不是监视和利润。
数字地球技术能够更快速地检测海洋犯罪，在某些情况下还能预测海洋犯罪。数字监控与人工智能相结合，可以在全球范围内对渔船的位置和移动进行精确分析。尽管这不能保证执法，但它可以使世界海洋的治安更加有效。数字技术的使用使环保主义者能够解决导致环境执法失败的两个常见缺陷。第一：数据匮乏；如果可用，通常会有时间滞后、地理差距或数据偏差。这使得收集证据变得困难或不可能。其次，执法往往来得太迟。环境犯罪分子可以被起诉，但法律上的胜利是不确定的，而且是在损害造成后发生的。当代环境治理的这些缺点——数据稀少、法规不可执行，以及惩罚但未能防止环境危害的零散执法——可以通过数字监控来克服，数字监控实时调动丰富的数据来收集系统证据并及时执法。
这些技术似乎取得了一些成功。例如，在加纳，工业渔船与使用独木舟和小船在岸边捕鱼的小规模手工渔民之间长期存在冲突。卫星数据有助于政府渔业执法部门追踪并减少大型渔船入侵近岸水域的情况。印尼是世界上最大的群岛国家，拥有世界上第二长的海岸线，政府已与全球渔业观察数据中心达成协议，监测渔业，并在网上公开分享船只移动数据，这是在渔业执法透明度方面迈出的重要一步。印尼的伙伴关系是全球渔业观察长期目标的一个例子：与世界各国政府共享其地理空间数据集和在线地图平台。
尽管最近在打击非法捕鱼方面取得了这些进展，但数字技术也加剧了根本问题，因为渔民自己也开始利用数字战略。一个例子是越来越多地使用鱼类聚集设备，该设备使用声学技术，结合卫星连接的全球定位系统，以更好地发现鱼群。渔民可以有效地评估位置、生物量甚至物种，使他们能够更有效地聚集和捕鱼。数字化正在加剧本已竞争激烈的渔业，并加速对濒危物种的过度捕捞。
即使环保主义者能够赢得这场数字军备竞赛，还有一个更根本的问题：过度捕捞的潜在结构性驱动因素——消费者需求，尤其是亚洲和欧洲的消费者需求，以及公海缺乏充分的治理——仅靠数字技术是无法解决的。治理改革和数字创新必须协同工作。例如，在没有政府监管的情况下，对公海捕鱼的数字监控不太可能扩大。但2023年通过的新的联合国公海条约包括建立新的海洋保护区的重大承诺，这与《全球生物多样性公约》到2030年保护地球30%的陆地和海洋的承诺相一致。
这些新的发展为数字监测创造了动力；反过来，数字监测将增加海洋保护区有效保护鱼类种群的可能性。这说明了21世纪环境治理的两个关键点：数字和治理创新之间的相互作用，以及只有通过全球范围的计算才能实现全球环境治理的事实。