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文 吳思儒 走進夜晚的水田、森林或埤塘，常常還沒看見青蛙，就先聽見牠們。 「呱、呱、呱……」 對熟悉蛙類的人而言，不同叫聲可能代表不同物種；但對多數人來說，我們知道附近「有青蛙」，卻很難僅憑聲音判斷牠是誰。也正因如此，傳統蛙類調查往往需要一定程度的物種辨識能力與野外經驗，成為一般民眾參與生態調查的一道門檻。 如果 AI 可以幫忙辨認蛙鳴呢？ 這是「蛙抵家 Identifrog」最初看起來很直覺的問題。但隨著系統開發、環境教育與公民科學活動不斷進入真實場域，我們逐漸發現，更值得追問的或許不是「AI 能不能告訴我們這是哪一種青蛙」，而是： 當 AI 出現之後，我們會更仔細聽自然，還是從此不再需要自己聽？ AI 可以給答案，但我們選擇留下「一點不確定」 一般人對 AI 辨識工具的期待很直接：錄下一段聲音，上傳，然後得到「正確答案」。 蛙抵家卻刻意採取不同的設計。 使用者錄下蛙鳴後，系統透過機器學習分析聲音，呈現可能的候選物種，並提供參考叫聲與聲音視覺化資訊，讓使用者自己重新播放、比較與判斷。研究團隊甚至不呈現「90%、60%、20%」這類信心分數，因為