โมเดล AI ที่ฝึกด้วยฟอสซิลเกือบ 4 ล้านชิ้น ท้าทายเรื่องเล่าการสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ทั้งห้า

ภาพการสูญพันธุ์ในอดีตที่คมชัดขึ้น

โมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ฝึกด้วยฟอสซิลเกือบ 4 ล้านชิ้นชี้ว่า การสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ที่มีชื่อเสียงที่สุด 3 ใน 5 ครั้งของโลกเกิดขึ้นจากความหลากหลายทางชีวภาพที่ค่อย ๆ ลดลง มากกว่าจะเป็นการล่มสลายอย่างฉับพลัน การจำลองที่เรียกว่า OneStrata นำข้อมูลสังเกตการณ์ฟอสซิลจำนวนมหาศาลมาใช้ในการถกเถียงว่า สิ่งมีชีวิตสูญหายไปอย่างรวดเร็วเพียงใดในช่วงวิกฤตทางชีวภาพครั้งใหญ่ที่สุดของโลก

ชูจง เสิ่น นักบรรพชีวินวิทยาจากมหาวิทยาลัยหนานจิงในจีน นำเสนองานวิจัยนี้ในการประชุมสมาคมธรณีวิทยาแห่งอเมริกา ที่เมืองเดนเวอร์ รัฐโคโลราโด เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม เพื่อนร่วมงานของเขาที่ Zhejiang Lab ซึ่งเป็นสถาบันที่มุ่งเน้นด้านปัญญาประดิษฐ์ในเมืองหางโจว พัฒนาโมเดลนี้โดยใช้ฐานข้อมูลที่รวบรวมจากการทำงานราว 2 ทศวรรษ

ประเด็นสำคัญอยู่ที่ช่วงเวลา การสูญเสียสปีชีส์จำนวนมากที่กินเวลาหลายแสนปีบอกเล่าเรื่องราวต่างจากการสูญเสียในระดับใกล้เคียงกันที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาสั้น ๆ นักวิทยาศาสตร์ต้องแยกแยะรูปแบบเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจว่าความเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมนำไปสู่การสูญพันธุ์ในวงกว้างได้อย่างไร

ผลการศึกษายังเข้าร่วมวงถกเถียงที่มีมาก่อนยุคปัญญาประดิษฐ์ บทความทบทวนทางวิชาการที่ตีพิมพ์ใน Cambridge Prisms: Extinction สรุปว่า การสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ทั้งห้ายังคงเป็นเหตุการณ์สูญพันธุ์ครั้งใหญ่ที่สุดห้าครั้งนับตั้งแต่ยุคออร์โดวิเชียนตอนต้น แต่เป็นส่วนหนึ่งของช่วงความรุนแรงในการสูญพันธุ์ที่ต่อเนื่องกัน ไม่ได้แยกเป็นกลุ่มที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

แปรชั้นหินให้เป็นเส้นเวลา

OneStrata ใช้ข้อมูลจาก OneStratigraphy ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่บันทึกระดับความลึกของตัวอย่างฟอสซิลหลายล้านชิ้นในลำดับชั้นหินจากแหล่งต่าง ๆ หลายหมื่นแห่งทั่วโลก ข้อมูลแต่ละรายการช่วยระบุตำแหน่งของสิ่งมีชีวิตในประวัติศาสตร์ที่เก็บรักษาไว้ ณ สถานที่แห่งหนึ่ง

หินตะกอนสะสมตัวเป็นชั้น ๆ ซึ่งเรียกว่าชั้นหิน ตำแหน่งของฟอสซิลในชั้นเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยประเมินได้ว่าสิ่งมีชีวิตนั้นดำรงอยู่เมื่อใดเมื่อเทียบกับสิ่งมีชีวิตอื่น การนำลำดับชั้นหินจำนวนมากมารวมกันช่วยให้ประเมินได้ว่าสปีชีส์ปรากฏขึ้นเมื่อใด ดำรงอยู่ยาวนานเพียงใด และหายไปเมื่อใด

เมื่อนักวิจัยนำบันทึกจากพื้นที่ต่าง ๆ มารวมกัน พวกเขาต้องเผชิญกับโจทย์จับคู่ข้อมูลขนาดใหญ่ สปีชีส์ที่พบในหลายแหล่งช่วยเชื่อมโยงลำดับชั้นหินเข้าด้วยกันได้ แต่โจทย์ทั้งหมดเกี่ยวข้องกับสปีชีส์หลายหมื่นชนิดและชั้นหินจำนวนมากที่มีข้อมูลไม่ครบ การจัดเรียงข้อมูลสังเกตการณ์ทั้งหมดให้เป็นลำดับที่สอดคล้องกันต้องใช้พลังประมวลผลสูง

การจำลองแบบดั้งเดิมทำให้โจทย์ง่ายขึ้นด้วยการจัดกลุ่มฟอสซิลเป็นช่วงเวลาที่ยาวนานหลายล้านปี ช่วงเวลากว้าง ๆ เหล่านี้ช่วยให้เปรียบเทียบข้อมูลทั่วโลกได้สะดวก ขณะเดียวกันก็ย่อความเปลี่ยนแปลงระยะสั้นให้รวมอยู่ในช่วงเวลาที่ยาวกว่ามาก จึงอาจแยกการสูญพันธุ์ที่เกิดขึ้นรวดเร็วออกจากการลดลงที่ยืดเยื้อได้ยาก

สิ่งที่โมเดล AI ทำแตกต่างออกไป

นักวิจัยของ Zhejiang Lab ฝึกโมเดลให้รู้จำรูปแบบทางสถิติในบันทึกฟอสซิล แนวทางนี้มีความคล้ายคลึงในภาพรวมกับวิธีที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่เรียนรู้รูปแบบในข้อความ แม้ว่าโจทย์ของโมเดลนี้จะเกี่ยวกับข้อมูลสังเกตการณ์ทางธรณีวิทยา ไม่ใช่ประโยค

โมเดลภาษาใช้ความสัมพันธ์ที่เรียนรู้มาเพื่อทำนายคำถัดไปที่มีแนวโน้มจะปรากฏ ส่วน OneStrata ใช้รูปแบบจากข้อมูลฝึกเพื่อทำนายว่าฟอสซิลชนิดหนึ่งน่าจะถูกทับถมไว้เมื่อใดมากที่สุด ค่าประมาณเหล่านี้ช่วยให้จำลองความหลากหลายทางชีวภาพในช่วงเวลาทางธรณีวิทยาได้

เสิ่นกล่าวถึงแนวทางนี้ว่าเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญต่อการศึกษาชั้นหินและความหลากหลายที่เปลี่ยนแปลงไป:

เป็นการปฏิวัติอย่างแท้จริงสำหรับการศึกษาลำดับชั้นหินและการเปลี่ยนแปลงของความหลากหลายในอดีต

ผู้พัฒนาโมเดลระบุว่า การจำลองของโมเดลชี้ว่าการสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ทั้งห้าครั้งมี 3 ครั้งที่เป็นการลดลงของความหลากหลายทางชีวภาพอย่างค่อยเป็นค่อยไป คำอธิบายงานวิจัยไม่ได้ระบุว่าเป็นเหตุการณ์ใดบ้าง หรือแต่ละครั้งกินเวลานานเท่าใด รายละเอียดเหล่านี้จำเป็นต่อการเปรียบเทียบผลลัพธ์กับหลักฐานจากแหล่งฟอสซิลแต่ละแห่ง

จุดเด่นในทางปฏิบัติของ OneStrata คือขนาดของข้อมูล ก่อนหน้านี้นักวิจัยไปถึงจุดที่การเพิ่มจำนวนสปีชีส์และลดช่วงห่างระหว่างค่าประมาณต้องใช้การประมวลผลมากจนไม่อาจทำได้จริง การเรียนรู้รูปแบบจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่เป็นอีกทางหนึ่งในการรับมือกับข้อจำกัดดังกล่าว

ความก้าวหน้าก่อนหน้าที่นำไปสู่ OneStrata

เสิ่นและเพื่อนร่วมงานแสดงให้เห็นคุณค่าของการรวมชุดข้อมูลฟอสซิลขนาดใหญ่ไว้ด้วยกันแล้วในปี 2020 การจำลองของพวกเขาใช้งานซูเปอร์คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมเพื่อประเมินการปรากฏขึ้นและการสูญพันธุ์ของสิ่งมีชีวิตทะเลราว 11,000 สปีชีส์ ตลอดช่วงเวลาประมาณ 300 ล้านปี โดยมีความละเอียดด้านเวลาราว 26,000 ปี

บทความทบทวนใน Cambridge ระบุรายละเอียดการวิเคราะห์ของจีนไว้อย่างชัดเจนยิ่งขึ้น ได้แก่ หน้าตัดชั้นหินที่วัด 3,112 แห่ง สปีชีส์ 11,268 ชนิด และความละเอียด 0.026 ล้านปี โดยมีค่าความแปรผันที่รายงานไว้ 0.0149 ล้านปี วิธีนี้เรียกว่า CONOP และมุ่งหารูปแบบลำดับการปรากฏและการหายไปของฟอสซิลที่สอดคล้องกับข้อมูลจากหน้าตัดชั้นหินต่าง ๆ ได้ดีที่สุด

การพัฒนาการจำลองเหล่านี้มีหมุดหมายสำคัญหลายช่วง:

• ปี 1982: เดวิด เราพ์ และแจ็ก เซปคอสกี ระบุการสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ทั้งห้าจากการวิเคราะห์ข้อมูลฟอสซิลสัตว์ทะเลทางสถิติ
• ปี 2020: เสิ่นและเพื่อนร่วมงานจำลองความหลากหลายของสิ่งมีชีวิตทะเลในช่วงเวลาราว 300 ล้านปี โดยใช้ลำดับชั้นหินหลายพันชุดและซูเปอร์คอมพิวเตอร์
• 12 ตุลาคม: เสิ่นนำเสนองานวิจัย OneStrata ชิ้นใหม่ในการประชุมสมาคมธรณีวิทยาแห่งอเมริกาที่เมืองเดนเวอร์

ความละเอียดที่เพิ่มขึ้นถือว่าสูงมาก การวิเคราะห์ดั้งเดิมในปี 1982 ใช้ช่วงเวลาทางธรณีวิทยาที่มีความยาวเฉลี่ย 7.4 ล้านปี เมื่อนำ 7.4 ล้านปีหารด้วย 26,000 จะได้ประมาณ 285 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าช่วงเวลาในการจำลองปี 2020 สั้นลงมากเพียงใด ความท้าทายที่ OneStrata มุ่งรับมือคือการใช้ความละเอียดระดับนี้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้น

เหตุใดจึงคุ้นเคยกับตัวเลขห้า

การสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ทั้งห้าประกอบด้วยการสูญพันธุ์ช่วงปลายยุคออร์โดวิเชียน ปลายยุคดีโวเนียน ปลายยุคเพอร์เมียน ปลายยุคไทรแอสซิก และปลายยุคครีเทเชียส การจัดกลุ่มที่คุ้นเคยนี้สะท้อนขนาดของเหตุการณ์ในบันทึกฟอสซิลสัตว์ทะเล รวมถึงวิธีการทางสถิติที่ใช้ศึกษาเหตุการณ์เหล่านี้

บทความทบทวนเรื่องการสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ใน Cambridge Prisms: Extinction อธิบายว่า งานวิจัยภายหลังได้ปรับแก้การตีความดั้งเดิม เหตุการณ์ทั้งห้ายังคงเป็นเหตุการณ์ที่ใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่ยุคออร์โดวิเชียนตอนต้น รวมถึงในการวิเคราะห์ที่ปรับแก้ช่องว่างในบันทึกฟอสซิลและชั้นหินแล้ว อย่างไรก็ตาม ความรุนแรงของการสูญพันธุ์มีระดับต่อเนื่อง ตั้งแต่การสูญเสียขนาดเล็กไปจนถึงวิกฤตครั้งใหญ่ที่สุด

บทความทบทวนยังระบุช่วงเวลาในยุคแคมเบรียนและออร์โดวิเชียนตอนต้นที่มีอัตราการสูญพันธุ์สูงกว่าการสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ทั้งห้า ดังนั้น การเลือกชี้เฉพาะเหตุการณ์ห้าครั้งจึงขึ้นอยู่กับการตัดสินใจว่าจะเปรียบเทียบช่วงใดในประวัติศาสตร์ทางธรณีวิทยา และจะวัดการสูญเสียอย่างไร

ตามบทความทบทวน เหตุการณ์บางครั้งเกิดขึ้นค่อนข้างฉับพลัน ขณะที่บางครั้งกินเวลาหลายแสนปีหรือนานกว่านั้น OneStrata เพิ่มการจำลองชุดใหม่เข้าไปในการถกเถียงทางวิทยาศาสตร์ที่มีอยู่แล้วเกี่ยวกับความแตกต่างของวิกฤตเหล่านี้

เหตุใดระยะเวลาของการสูญพันธุ์จึงสำคัญ

การสูญพันธุ์ช่วงปลายยุคไทรแอสซิกแสดงให้เห็นว่าการเลือกมาตรวัดเวลาอาจเปลี่ยนภาพที่เห็นว่าภาวะวิกฤตเกิดขึ้นรวดเร็วเพียงใด บทความทบทวนของ Cambridge ระบุว่า ช่วงปลายยุคไทรแอสซิกอาจยาวนานถึง 7 ล้านปี งานวิจัยที่อ้างถึงในบทความทบทวนประเมินว่าวิกฤตออกซิเจนในมหาสมุทรที่เกี่ยวข้องกินเวลาราว 50,000 ปี หรือน้อยกว่า 1% ของช่วงเวลาดังกล่าว

วิกฤตนี้เชื่อมโยงกับแหล่งหินอัคนีขนาดใหญ่แอตแลนติกตอนกลาง ซึ่งเกิดจากกิจกรรมภูเขาไฟครั้งมหึมา น้ำที่เรียกว่ามีภาวะไร้ออกซิเจนมีออกซิเจนน้อยมากหรือไม่มีเลย จึงสร้างสภาพแวดล้อมที่เป็นอันตรายต่อสัตว์ที่ต้องพึ่งพาออกซิเจนซึ่งละลายในน้ำทะเล

เมื่อเฉลี่ยการสูญเสียตลอดช่วงเวลาทางธรณีวิทยาทั้งช่วง อัตราการสูญพันธุ์ที่คำนวณได้จะต่ำกว่าการนับเฉพาะช่วงวิกฤตที่สั้นกว่า บทความทบทวนประเมินว่าอัตราที่แท้จริงอาจสูงกว่าอัตราที่คำนวณจากช่วงเวลาระดับโลกที่กว้างถึงราว 100 เท่า

ฟอสซิลที่ขาดหายไปสร้างความยากลำบากอีกประการหนึ่ง ฟอสซิลชิ้นสุดท้ายที่พบของสปีชีส์หนึ่งอาจมีอายุก่อนการสูญพันธุ์จริง เพราะซากที่เกิดขึ้นภายหลังไม่เคยได้รับการเก็บรักษา โผล่พ้นชั้นหิน หรือถูกเก็บรวบรวม เมื่อเกิดช่องว่างเช่นนี้กับสปีชีส์จำนวนมาก เวลาที่ดูเหมือนว่าสิ่งมีชีวิตหายไปอาจถูกเลื่อนย้อนหลัง ทำให้เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นรวดเร็วดูเหมือนค่อยเป็นค่อยไป นักบรรพชีวินวิทยาเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า Signor–Lipps effect

แมทธิว แคลแฟม นักบรรพชีวินวิทยาจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานตาครูซ ประเมินศักยภาพของ OneStrata อย่างระมัดระวัง โดยชี้ว่ามีการจำลองอย่างละเอียดจากพื้นที่เฉพาะให้ใช้อยู่แล้ว:

เราอาจทำอะไรเพิ่มเติมได้บ้าง แต่ผมไม่แน่ใจว่ามันจะพลิกโฉมความเข้าใจของโลก

หน้าตัดชั้นหินในพื้นที่เฉพาะและโมเดลระดับโลกตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกันในระดับต่างกัน แหล่งแต่ละแห่งอาจเก็บรายละเอียดของวิกฤตไว้ได้มาก ขณะที่การจำลองระดับโลกมุ่งหารูปแบบที่สอดคล้องกันจากพื้นที่หลายแห่ง การเปรียบเทียบข้อมูลทั้งสองประเภทเป็นหัวใจสำคัญในการทำความเข้าใจว่าการลดลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปสะท้อนประวัติศาสตร์ทางชีววิทยา ช่องว่างในการเก็บรักษาซาก หรือวิธีรวมบันทึกข้อมูลเข้าด้วยกัน

การนับการสูญเสียก็เปลี่ยนภาพที่เห็นเช่นกัน

การสูญพันธุ์ช่วงปลายยุคเพอร์เมียนแสดงให้เห็นว่า หน่วยที่ใช้ในการนับมีความสำคัญพอ ๆ กับช่วงเวลาที่นำมาพิจารณา บทความทบทวนของ Cambridge ระบุค่าประมาณการสูญเสียในระดับสกุลไว้ที่ 56% ถึง 69% โดยขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ สกุลเป็นกลุ่มของสปีชีส์ที่มีความเกี่ยวข้องกัน ดังนั้นการสูญเสียหนึ่งสกุลกับการสูญเสียหนึ่งสปีชีส์จึงหมายถึงการสูญเสียความหลากหลายทางชีวภาพในปริมาณที่ต่างกัน

นักบรรพชีวินวิทยามักนับสกุล เพราะฟอสซิลเก็บรักษากายวิภาคของสิ่งมีชีวิตไว้เพียงบางส่วน ทำให้จำแนกสปีชีส์อย่างสม่ำเสมอได้ยาก สกุลหนึ่งอาจยังคงอยู่แม้สปีชีส์หลายชนิดในสกุลนั้นสูญพันธุ์ไป ตราบใดที่ยังเหลืออยู่อย่างน้อยหนึ่งสปีชีส์

บทความทบทวนอ้างถึงการคำนวณที่ประเมินว่าสปีชีส์ 81% สูญหายไปในการสูญพันธุ์ช่วงปลายยุคเพอร์เมียน เทียบกับค่าประเมินสูงสุด 96% ที่มักถูกกล่าวซ้ำจากการวิเคราะห์เก่ากว่า ทั้งสองค่าต่างบ่งชี้ถึงการสูญเสียครั้งใหญ่ แต่ความแตกต่างแสดงให้เห็นว่าวิธีแปลงการสูญเสียในระดับสกุลเป็นการสูญเสียในระดับสปีชีส์ส่งผลต่อค่าตัวเลขสุดท้ายอย่างไร

รายการในฐานข้อมูลยังวัดข้อมูลคนละประเภทด้วย ในช่วงที่จัดทำบทความทบทวน ฐานข้อมูล Paleobiology Database มีข้อมูลการพบฟอสซิลมากกว่า 1.5 ล้านรายการ จากชุดสะสมฟอสซิล 225,000 ชุด และสิ่งพิมพ์ 82,000 ฉบับ ส่วนฟอสซิลหลายล้านชิ้นใน OneStratigraphy พร้อมตำแหน่งของแต่ละชิ้นในชั้นหินให้ข้อมูลอีกประเภทหนึ่ง ประโยชน์ของชุดข้อมูลขึ้นอยู่กับข้อมูลสังเกตการณ์ ขอบเขตความครอบคลุม และความแม่นยำ ตลอดจนขนาดของชุดข้อมูล

ความหมายของข้อถกเถียงต่อวิกฤตความหลากหลายทางชีวภาพในปัจจุบัน

บทความทบทวนของ Cambridge เชื่อมโยงการถกเถียงเรื่องการสูญพันธุ์ในอดีตกับการสูญเสียในปัจจุบัน โดยระบุว่าอัตราการสูญพันธุ์ในปัจจุบันอาจเร็วเป็นอันดับสองในช่วงครึ่งพันล้านปีที่ผ่านมา รองจากการพุ่งชนของดาวเคราะห์น้อยช่วงปลายยุคครีเทเชียส ขณะเดียวกันก็ประเมินว่าจำนวนการสูญพันธุ์ทั้งหมดจนถึงขณะนี้ยังค่อนข้างน้อยเมื่อเทียบกับวิกฤตครั้งใหญ่ที่สุดในอดีต

อัตราและจำนวนการสูญเสียทั้งหมดอธิบายปัญหาคนละด้าน อัตราวัดว่าสปีชีส์กำลังหายไปเร็วเพียงใด ส่วนจำนวนการสูญเสียทั้งหมดวัดว่าความหลากหลายสูญหายไปมากเท่าใดแล้ว อัตราที่รวดเร็วอาจทำให้ต้องเร่งดำเนินการ ในขณะที่สปีชีส์จำนวนมากยังคงอยู่

บทความทบทวนเสนอให้ใช้วลี "การสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ในระยะเริ่มต้นของยุคแอนโทรโพซีน" แทนคำว่า "การสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ครั้งที่หก" คำว่า ระยะเริ่มต้น หมายถึงเหตุการณ์ที่กำลังก่อตัวขึ้น ถ้อยคำนี้สื่อถึงข้อสรุปของบทความว่า วิกฤตกำลังดำเนินอยู่ และยังสามารถดำเนินการเพื่อป้องกันไม่ให้มีขนาดใหญ่เท่ากับการสูญเสียครั้งรุนแรงที่สุดในอดีตได้

OneStrata นำการถกเถียงกลับมาสู่โจทย์ทางวิทยาศาสตร์ที่เป็นรูปธรรม นั่นคือการจำลองช่วงเวลาที่สิ่งมีชีวิตดำรงอยู่และสูญหายไปด้วยความแม่นยำเพียงพอที่จะทำความเข้าใจจังหวะของการเปลี่ยนแปลง ผลการศึกษาที่รายงานท้าทายภาพจำแบบง่าย ๆ ที่ว่าภัยพิบัติทั้งห้าครั้งเกิดขึ้นอย่างฉับพลัน งานศึกษาฟอสซิลในวงกว้างบรรยายประวัติศาสตร์ที่หลากหลายกว่าอยู่แล้ว โดยเหตุการณ์ต่าง ๆ แตกต่างกันทั้งด้านความเร็ว ขนาด และสภาพแวดล้อมที่ได้รับผลกระทบ

ประเด็นสำคัญ

• OneStrata ฝึกด้วยฟอสซิลเกือบ 4 ล้านชิ้น และชี้ว่าการสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ทั้งห้ามี 3 ครั้งที่เป็นการลดลงของความหลากหลายทางชีวภาพอย่างค่อยเป็นค่อยไป
• โมเดลใช้ OneStratigraphy ซึ่งบันทึกตำแหน่งฟอสซิลในลำดับชั้นหินจากแหล่งหลายหมื่นแห่งทั่วโลก
• การจำลองในปี 2020 ติดตามสปีชีส์สัตว์ทะเลราว 11,000 ชนิดตลอดช่วงเวลาประมาณ 300 ล้านปี ด้วยความละเอียดราว 26,000 ปี
• บทความทบทวนของ Cambridge ระบุว่า การสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ทั้งห้ายังคงเป็นเหตุการณ์ครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่ยุคออร์โดวิเชียนตอนต้น และอยู่ในช่วงความรุนแรงของการสูญพันธุ์ที่ต่อเนื่องกัน
• ช่องว่างในการเก็บรักษาซาก ช่วงเวลาที่ใช้ และกลุ่มสิ่งมีชีวิตที่นำมานับ ล้วนส่งผลต่อค่าประมาณความเร็วและความรุนแรงของการสูญพันธุ์
• บทความทบทวนระบุว่าอัตราการสูญพันธุ์ในปัจจุบันสูงเป็นพิเศษ แต่สรุปว่ายังสามารถดำเนินการเพื่อป้องกันการสูญเสียในระดับเดียวกับวิกฤตครั้งใหญ่ที่สุดในอดีตได้