人类长期通过图像想象自然世界。从冰河时代洞穴壁画到当代视觉作品，人们往往描绘自己重视的动物与景观，同时忽略不被关注的部分。近期一项研究指出，随着生成式人工智能被用于“想象自然”，这种选择性呈现可能在“再野化”（rewilding）议题上被进一步放大。

阿伯丁大学两位地理学家在研究中测试了多款广泛使用的人工智能聊天机器人（包括Gemini、ChatGPT等）生成英国“再野化”景观图像的方式。研究人员向不同模型输入诸如“你能生成苏格兰再野化的图像吗？”“创建英格兰再野化的图像”等较为笼统的提示词，并根据各模型的风格进行相应调整。随后，研究从构图（视角、比例、光线等）与内容（画面包含与缺失的元素，如栖息地类型、物种、人类活动痕迹等）对生成结果进行对比。

研究显示，在提示词较为宽泛的情况下，AI生成的“再野化”景观高度趋同：画面常以远处山丘为背景，前景过渡为开阔草地或荒地，并伴随溪流或水池；光线多呈金色，前景点缀花朵。动物元素频繁出现小马、鹿，偶尔出现高地牛。与此同时，画面中通常缺少人类、建筑或其他人工痕迹。

研究还指出，这些图像往往回避“风险”与“冲突”元素：画面中缺少杂乱、腐朽或死亡等自然过程的呈现，也很少出现可能引发争议或紧张感的大型动物，如狼、猞猁、熊或野牛等。研究者将这类结果概括为“有序且和谐的田园风光”。

研究同时发现，AI并非无法生成更具生态学准确性的“再野化”图像，但通常需要用户提供高度具体的指令，例如明确物种、景观结构与栖息地类型等信息。研究者据此认为，对多数普通用户而言，AI更容易输出一种“最低公分母式”的自然想象。

对于这种“净化”的视觉倾向，研究将其与训练与参考素材来源联系起来。研究者指出，相关模型会从可获得的图像资源中汲取灵感，包括社交媒体以及推广再野化的环保组织和非政府组织网站（如Cairngorm Connect、Knepp Estate Rewilding等）所使用的视觉内容。这些传播图像常采用无人机等空中视角，动物多为具有代表性且更易被接受的物种，如河狸或野猫；而人类及其居住与生产建筑往往缺席，爬行动物、两栖动物和无脊椎动物也较少出现。

研究者特别提到，部分传播图像会排除可能挑战传统“美化自然”观念的过程、物种与人类活动，从而使AI更容易生成整洁、可观赏的“未来自然”版本。但研究同时强调，现实中的再野化往往会带来审美上更具挑战性的景观，尤其是杂乱、灌木丛生的地形。

研究还回顾了视觉文化对自然观的长期影响。英国野外景观曾一度被较为文雅的阶层贬低。作家丹尼尔·笛福在1726年的英国旅行记中曾将湖区描述为“荒芜且野性，对人类或动物无用……不可逾越的山丘……英格兰的美好部分就此结束”。此后，浪漫主义运动改变了对荒野的审美取向，强调风景的崇高感与带有危险意味的美感，例如卡斯帕·大卫·弗里德里希1818年的画作《雾海上的漫游者》所呈现的高处凝望与不确定性。

研究认为，AI生成的景观在视角上确实带有一定“崇高感”，但再野化项目在现实推进中常面临另一类挑战：自然过程启动后，开放栖息地可能被灌木覆盖，景观显得不整洁。研究提到，Knepp庄园将柳树灌木的再生与标志性蝴蝶紫帝蝶的回归联系在一起，但灌木景观也可能被公众视为“杂乱无章、缺乏照料”。

研究指出，这类对自然恢复项目的质疑在城市环境中也较常见，例如路边草地不再修剪、人行道杂草增多、公园减少修整等。有研究者将这种现象称为“审美反弹”。在该研究所观察到的AI生成图像中，灌木等元素普遍缺席，研究者认为这与AI依赖的图像资源中相关内容较少有关。

研究者据此提出担忧：如果公众在AI与传播图像的影响下形成“自然恢复应当整洁如画”的预期，那么当现实再野化呈现出更杂乱、更具争议性的面貌时，项目可能更难获得理解与接受。

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