馬 俊

（河南財經(jīng)政法大學,河南 鄭州 450016）

環(huán)境問題已經(jīng)成為亟待解決的全球性問題。隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能（AI）已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于環(huán)境法律監(jiān)督與治理領(lǐng)域，為環(huán)境保護提供了前所未有的可能性。AI技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析、風險預(yù)測等方面展現(xiàn)了巨大的潛力，為政策制定者提供了更加精準和高效的決策支持。然而，隨著AI的廣泛應(yīng)用，其潛在的技術(shù)風險和倫理挑戰(zhàn)也日益凸顯。算法缺陷、數(shù)據(jù)偏差和責任歸屬問題都可能影響AI在環(huán)境治理中的有效性和公正性，環(huán)境技術(shù)門檻的降低也可能造成政府信息公開的權(quán)威性和準確性受到挑戰(zhàn)，進而影響公眾的信任和參與。

1 AI在環(huán)境治理中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 環(huán)境監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析

（1）環(huán)境監(jiān)測方面

AI技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測方面的應(yīng)用使得實時監(jiān)控變得更加高效準確。借助先進的傳感器技術(shù)和遠程監(jiān)測系統(tǒng)，AI能夠持續(xù)追蹤各種環(huán)境指標，如空氣質(zhì)量、水環(huán)境質(zhì)量、聲環(huán)境質(zhì)量等[1]。這些遠程監(jiān)測系統(tǒng)可以覆蓋廣闊的地理區(qū)域，提供持續(xù)不斷的環(huán)境數(shù)據(jù)流。此外，還能夠通過無人機和衛(wèi)星遙感技術(shù)監(jiān)測人類難以到達的區(qū)域，如深山老林或偏遠湖泊，從而為環(huán)境保護和管理提供全面的視角。

（2）數(shù)據(jù)分析方面

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，AI通過高級算法處理和分析大規(guī)模環(huán)境數(shù)據(jù)集，從中提取出有價值的信息，包括識別環(huán)境變化的趨勢、模式和潛在的風險因素[2]。AI的機器學習模型能夠根據(jù)歷史和實時數(shù)據(jù)預(yù)測未來的環(huán)境變化，如空氣質(zhì)量指數(shù)的波動、可能發(fā)生的污染事件等。這些預(yù)測有助于制定更為精確和有效的環(huán)境管理策略和應(yīng)對措施。

1.2 環(huán)境風險評估和預(yù)測

（1）環(huán)境風險評估方面

在環(huán)境風險評估方面，AI能夠分析大量復雜數(shù)據(jù)，識別和評估各種環(huán)境風險因素，如污染源、有害物質(zhì)的排放以及其他可能對環(huán)境造成影響的因素。這些評估基于多維度數(shù)據(jù)，包括工業(yè)活動、城市發(fā)展和自然事件等。AI還可以輔助進行生態(tài)環(huán)境的影響評價，通過模擬不同情景下的環(huán)境變化，評估特定項目或政策對生物多樣性、水質(zhì)和土地使用等的潛在影響[3]。

（2）環(huán)境風險預(yù)測方面

在環(huán)境風險預(yù)測方面，AI能夠通過算法模型預(yù)測未來可能出現(xiàn)的環(huán)境風險事件。例如，空氣和水質(zhì)污染的爆發(fā)、極端天氣事件或自然災(zāi)害的發(fā)生概率。AI模型還能夠根據(jù)當前和歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的環(huán)境狀況，幫助制定預(yù)防措施和應(yīng)急計劃[4]。例如，通過分析氣候變化數(shù)據(jù)，AI能夠預(yù)測干旱、洪水等自然災(zāi)害的風險，從而協(xié)助政府和相關(guān)機構(gòu)提前準備，做好預(yù)防工作，降低可能的損失和影響。

1.3 政策制定和執(zhí)行輔助

（1）環(huán)境政策制定方面

AI能夠憑借對大量環(huán)境數(shù)據(jù)的分析，幫助政策制定者更好地理解環(huán)境問題的復雜性和多維性。例如，AI可以對歷史環(huán)境數(shù)據(jù)進行分析，預(yù)測特定政策干預(yù)的潛在效果，從而協(xié)助政策制定者設(shè)計出更加科學合理的環(huán)境政策[5]。此外，AI還能夠幫助評估不同政策選項的成本效益，確保所制定的政策的環(huán)保高效和經(jīng)濟可行。

（2）政策執(zhí)行方面

AI系統(tǒng)可以實時監(jiān)控環(huán)境狀況和相關(guān)活動，確保環(huán)境法規(guī)和政策得到有效執(zhí)行。例如，在工業(yè)排放監(jiān)控中，AI可以實時分析排放數(shù)據(jù)，迅速識別超標排放行為，及時通知相關(guān)部門采取措施，有效防治環(huán)境污染。此外，AI還能自動檢測和報告環(huán)境違規(guī)行為，提高環(huán)境法律執(zhí)行的效率和透明度[6]。

Al系統(tǒng)還能夠?qū)姷囊庖姾头答佭M行分析，通過分析社交媒體、公眾咨詢和反饋數(shù)據(jù)，了解公眾對環(huán)境問題的關(guān)切和期望，確保環(huán)境政策更具包容性和針對性。

2 AI應(yīng)用中的技術(shù)挑戰(zhàn)

2.1 算法缺陷和技術(shù)風險

（1）算法缺陷

某些AI算法在理解復雜的環(huán)境變量和關(guān)系時可能存在局限性，會導致決策過程出現(xiàn)漏洞。例如，在處理非標準化或非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境數(shù)據(jù)時，算法可能無法準確識別關(guān)鍵模式或變量。AI模型在學習數(shù)據(jù)時可能過度擬合特定數(shù)據(jù)集，導致其在實際應(yīng)用中的泛化能力較差。這意味著模型可能在特定情況下表現(xiàn)良好，但在面對新的或稍有不同的環(huán)境數(shù)據(jù)時性能下降[7]。

（2）技術(shù)風險

盡管AI技術(shù)在快速發(fā)展，但在處理復雜的環(huán)境問題時仍存在限制。例如，對于復雜的生態(tài)系統(tǒng)和多變的環(huán)境因素，當前的AI技術(shù)可能還無法完全模擬和理解它們的相互作用和長期影響。此外，AI系統(tǒng)在實時處理大規(guī)模、高復雜性的環(huán)境數(shù)據(jù)時，可能會受到計算能力和算法效率的限制。

2.2 數(shù)據(jù)偏差導致的風險

（1）不公平?jīng)Q策

數(shù)據(jù)偏差，特別是在收集和處理環(huán)境數(shù)據(jù)時的偏差，可能導致AI系統(tǒng)的決策出現(xiàn)偏見[8]。例如，如果某一地區(qū)的環(huán)境數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集中被過度代表或者忽視，則AI模型在該地區(qū)的預(yù)測和分析可能不準確或有偏差。這種數(shù)據(jù)偏差可能導致不公平的環(huán)境決策，如對特定區(qū)域或群體的環(huán)境問題缺乏足夠的關(guān)注，或者在資源分配和環(huán)境保護措施中存在不平等。

（2）誤導性決策

當AI模型基于偏差數(shù)據(jù)作出預(yù)測或建議時，可能導致誤導性的環(huán)境決策。例如，對于污染預(yù)測或生態(tài)風險評估，偏差數(shù)據(jù)可能導致對潛在風險的低估或高估。這不僅會影響環(huán)境政策的制定和執(zhí)行，還可能對環(huán)境和公眾健康造成不利影響。

2.3 輔助決策帶來責任轉(zhuǎn)嫁風險

（1）決策責任模糊

在AI輔助的決策系統(tǒng)中，當出現(xiàn)錯誤或爭議時，確定責任的歸屬可能變得復雜。由于AI系統(tǒng)的決策過程可能包括復雜的算法和數(shù)據(jù)分析，責任歸屬可能在算法開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供者、系統(tǒng)操作者和政策制定者之間模糊不清[9]。這種責任的不明確可能導致在出現(xiàn)環(huán)境問題或決策失誤時，各方相互推諉，從而影響問題的及時解決和未來決策的質(zhì)量。

（2）信任和透明度問題

如果公眾、決策者或其他利益相關(guān)方無法完全理解AI決策的基礎(chǔ)和過程，可能會對AI提出的建議或預(yù)測持懷疑態(tài)度。這種信任的缺乏可能阻礙有效的環(huán)境管理措施的實施。AI決策過程不透明可能導致公眾對環(huán)境決策的不信任，特別是在決策涉及公共利益或敏感環(huán)境問題時。

2.4 環(huán)境技術(shù)門檻降低帶來主體對立風險

隨著環(huán)境技術(shù)的發(fā)展，尤其是AI的普及，政府在環(huán)境治理中的信息公開可能面臨權(quán)威性和準確性的挑戰(zhàn)。

（1）信息權(quán)威性受質(zhì)疑

當公眾和私營部門都能夠利用AI技術(shù)進行環(huán)境監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析時，政府公布的環(huán)境信息可能會受到來自多方的質(zhì)疑和驗證。這種情況下，如果政府數(shù)據(jù)與民間數(shù)據(jù)存在差異，可能導致政府信息的權(quán)威性受到挑戰(zhàn)[10]。由此產(chǎn)生的信息對立可能影響公眾對政府環(huán)境政策和決策的信任度，影響環(huán)境治理的有效性。

（2）信息準確性的挑戰(zhàn)

隨著數(shù)據(jù)來源的多樣化和環(huán)境監(jiān)測技術(shù)的復雜化，政府需要確保其公開信息的準確性。不精確或過時的環(huán)境數(shù)據(jù)可能導致錯誤的政策決策和公眾誤解。因此，政府在利用AI技術(shù)進行環(huán)境監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析時，必須采取更嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制措施，確保環(huán)境數(shù)據(jù)的準確性和時效性，以維護其在環(huán)境信息公開中的公信力。

3 優(yōu)化AI應(yīng)用的策略

3.1 應(yīng)對算法缺陷和技術(shù)風險的策略

（1）改進算法設(shè)計和測試流程

采用跨學科團隊進行算法設(shè)計，包括環(huán)境科學家、數(shù)據(jù)專家和倫理專家，以確保算法在設(shè)計階段就考慮到多方面的影響和需求；AI開發(fā)者和研究機構(gòu)實施迭代開發(fā)和測試過程，持續(xù)優(yōu)化算法性能，這包括使用多樣化和廣泛的數(shù)據(jù)集進行測試，以提高算法的泛化能力和準確性[11]。此外，引入外部審查和評估機制，如第三方驗證和同行評審，以確保算法的有效性和安全性。

此項措施旨在提升AI算法在環(huán)境治理領(lǐng)域的適應(yīng)性和準確性，減少由于算法缺陷或過度擬合導致的風險。通過跨學科合作研發(fā)和持續(xù)優(yōu)化，算法能夠更好地理解和處理復雜的環(huán)境問題，提高AI決策的質(zhì)量和可靠性。

（2）增強AI系統(tǒng)的應(yīng)急處理能力

AI系統(tǒng)開發(fā)者需集成高級的異常檢測機制，在AI系統(tǒng)中嵌入預(yù)警功能，以便及時識別和響應(yīng)潛在的環(huán)境風險和異常情況。環(huán)境部門應(yīng)與AI系統(tǒng)開發(fā)者協(xié)作，建立環(huán)境監(jiān)測和應(yīng)急響應(yīng)的一體化框架，確保AI系統(tǒng)能在關(guān)鍵時刻提供有效支持。應(yīng)急管理機構(gòu)需在AI系統(tǒng)中整合應(yīng)急響應(yīng)協(xié)議，確保在環(huán)境危機發(fā)生時，AI系統(tǒng)能夠快速提供決策支持，并與現(xiàn)有的應(yīng)急響應(yīng)機制無縫對接[12]。

此項措施目的在于提升AI系統(tǒng)在緊急情況下的反應(yīng)速度和處理能力，確保在面對突發(fā)環(huán)境事件時，能夠迅速作出準確判斷并采取有效行動。

3.2 減少數(shù)據(jù)偏差和提高決策公平性的策略

（1）多元化數(shù)據(jù)源和加強數(shù)據(jù)代表性

數(shù)據(jù)收集機構(gòu)應(yīng)致力于從多個來源收集環(huán)境數(shù)據(jù)，確保涵蓋不同地區(qū)、不同生態(tài)系統(tǒng)和各種環(huán)境條件。AI開發(fā)者在算法訓練過程中應(yīng)使用具有高度代表性的數(shù)據(jù)集，要能反映不同區(qū)域和環(huán)境狀況的多樣性。此外，政府監(jiān)管部門應(yīng)制定標準和指南，指導數(shù)據(jù)收集和使用過程，確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性。

此項措施目的在于確保AI系統(tǒng)在決策過程中使用的數(shù)據(jù)能夠全面反映實際環(huán)境狀況，減少由于數(shù)據(jù)偏差導致的錯誤決策和不公平現(xiàn)象。

（2）實施定期的數(shù)據(jù)審計和質(zhì)量控制

政府環(huán)境部門應(yīng)定期進行環(huán)境數(shù)據(jù)的審計工作，以驗證數(shù)據(jù)的準確性和完整性。獨立審計機構(gòu)應(yīng)參與數(shù)據(jù)審核，確保數(shù)據(jù)收集和處理過程中的透明度和客觀性[13]。AI開發(fā)者需定期對使用的數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制檢查，包括檢測數(shù)據(jù)集中的偏差和異常值，并對數(shù)據(jù)處理算法進行調(diào)整以減少偏差。

此項措施目的在于通過定期的數(shù)據(jù)審計和質(zhì)量控制，確保AI系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)在準確性和代表性方面達到最高標準，從而減少決策過程中的偏差和不公平現(xiàn)象。

3.3 明確輔助決策的責任歸屬和提高決策過程透明度的策略

（1）建立明確的責任和問責機制

政府監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)制定和實施針對AI輔助決策系統(tǒng)的明確責任和問責機制。這包括確立AI系統(tǒng)在環(huán)境決策中的角色、責任界定以及在決策失誤時的問責流程。AI開發(fā)者需提供詳細的AI系統(tǒng)文檔，明確指出系統(tǒng)的使用范圍、潛在風險和限制條件，以及在出現(xiàn)問題時的責任歸屬。用戶組織（如環(huán)境保護機構(gòu)）應(yīng)參與責任框架的制定，確保AI系統(tǒng)的使用和監(jiān)管既符合技術(shù)要求，又符合公共利益和法律規(guī)定。

此項措施目的在于明確AI輔助決策系統(tǒng)在環(huán)境管理中的責任和義務(wù)，避免責任推諉和責任模糊，確保在決策失誤時能夠迅速和有效地追究責任。

（2）提升決策過程的透明度和公眾參與

政府部門在使用AI輔助決策時，應(yīng)公開決策流程、所依據(jù)的數(shù)據(jù)和模型，以及決策背后的邏輯和原因。這包括在政策制定過程中提供足夠的信息和解釋，使公眾能夠理解決策的依據(jù)。AI開發(fā)者應(yīng)提供用戶友好的界面和解釋工具，使非技術(shù)用戶能夠理解AI系統(tǒng)如何工作和做出決策。此外，民間組織和環(huán)保團體應(yīng)參與監(jiān)督AI決策過程，確保環(huán)境政策和決策反映公眾利益，同時提供渠道和機會，讓公眾直接參與環(huán)境決策過程。

此項措施目的在于提高AI輔助環(huán)境決策過程的透明度，增強公眾對環(huán)境決策的了解和信任。同時，通過鼓勵公眾參與，確保環(huán)境政策更全面地反映社會需求和環(huán)境保護的公共利益。

3.4 應(yīng)對技術(shù)門檻降低帶來的主體對立風險的策略

（1）提高信息公開的準確性和權(quán)威性

政府環(huán)境部門應(yīng)確保其公開的環(huán)境信息，包括AI生成的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，經(jīng)過嚴格的驗證和審查，以保證信息的準確性和可靠性。引入獨立驗證機構(gòu)參與環(huán)境數(shù)據(jù)的審核和確認，增加信息公開的客觀性和權(quán)威性。與科研機構(gòu)合作，運用最新的科學研究成果和技術(shù)手段，確保環(huán)境信息的科學性和時效性。

此項措施目的在于提升政府環(huán)境信息公開的準確性和權(quán)威性，減少由于信息誤差或偏差導致的主體對立風險，提升公眾對政府環(huán)境信息的信任。

（2）強化跨部門和利益相關(guān)方之間的合作與溝通

政府各部門間應(yīng)建立協(xié)調(diào)機制，共享環(huán)境數(shù)據(jù)和AI分析結(jié)果，確保信息的一致性和互補性。私營部門和非政府組織應(yīng)被鼓勵參與環(huán)境數(shù)據(jù)的收集和分析，同時與政府部門共享信息，增強數(shù)據(jù)的全面性和多樣性。促進政府部門、私營部門、非政府組織和學術(shù)界之間的定期溝通和磋商，共同探討環(huán)境問題、數(shù)據(jù)解讀和政策制定。

此項措施目的在于通過跨部門和多方利益相關(guān)者的合作與溝通，減少信息孤島，消除主體間的信息對立，建立共同的環(huán)境治理目標。

3.5 法律框架和政策調(diào)整策略

（1）更新環(huán)境法律以適應(yīng)技術(shù)發(fā)展

立法機構(gòu)應(yīng)審查和修改現(xiàn)有的環(huán)境法律，確保其與AI技術(shù)在環(huán)境治理中的應(yīng)用相匹配，并應(yīng)對相關(guān)的法律和倫理問題。環(huán)境監(jiān)管機構(gòu)需與法律專家合作，制定針對AI技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測、評估和管理中的應(yīng)用的具體指導原則和標準。法律專家團隊應(yīng)進行研究和分析，探討如何調(diào)整環(huán)境法規(guī)以適應(yīng)AI技術(shù)的應(yīng)用，同時應(yīng)考慮到技術(shù)的快速變化和未來的發(fā)展趨勢。

此項措施目的在于確保環(huán)境法律能夠充分適應(yīng)AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，解決由于技術(shù)進步帶來的新的法律和倫理挑戰(zhàn)，確保環(huán)境法律的現(xiàn)代性和有效性。

更新的環(huán)境法律將為AI技術(shù)在環(huán)境治理中的應(yīng)用提供清晰的法律框架和指導，有助于推動技術(shù)的負責任使用和有效監(jiān)管。這樣的法律更新將提升環(huán)境法律的實用性和適應(yīng)性，確保法律制度能夠跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，支持環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展的目標。

（2）制定針對AI技術(shù)環(huán)境治理應(yīng)用的具體政策和標準

環(huán)境部門需與行業(yè)專家和政策制定者合作，制定專門針對AI在環(huán)境監(jiān)測、分析和管理中應(yīng)用的具體政策和操作標準。這些政策和標準應(yīng)包括AI系統(tǒng)的設(shè)計、數(shù)據(jù)處理、結(jié)果解釋、使用限制以及與環(huán)境影響相關(guān)的規(guī)定。環(huán)境部門應(yīng)定期審查和更新這些政策和標準，以確保它們能適應(yīng)最新的技術(shù)進展。

此項措施目的在于確保AI技術(shù)在環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用有明確的操作指南和標準，旨在提升其應(yīng)用的透明度、準確性和可靠性，同時確保環(huán)境政策的連貫性和有效性。

明確的政策和標準將有助于指導AI技術(shù)在環(huán)境領(lǐng)域的合理和負責任的應(yīng)用，減少可能的誤用或濫用。這將促進AI技術(shù)在環(huán)境保護中的有效利用，同時確保技術(shù)發(fā)展與環(huán)境保護目標相協(xié)調(diào)，為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供支持。

4 AI環(huán)境治理應(yīng)用案例分析

“綠色地平線”（Green Horizon）項目由國際商業(yè)機器公司（IBM）研發(fā)，展示了AI在環(huán)境治理領(lǐng)域的成功應(yīng)用。特別是在中國北京，這個項目通過AI技術(shù)實現(xiàn)空氣質(zhì)量管理和預(yù)測。

4.1 應(yīng)用措施：先進的數(shù)據(jù)分析和認知計算技術(shù)

IBM利用其先進的認知計算技術(shù)對大量環(huán)境數(shù)據(jù)進行分析，包括氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工業(yè)活動以及能源使用情況。復雜的算法對這些數(shù)據(jù)進行處理，以預(yù)測未來幾天內(nèi)的空氣質(zhì)量，并提供策略建議。

4.2 作用：準確的空氣質(zhì)量管理和預(yù)測

該技術(shù)的應(yīng)用使得北京環(huán)境部門能夠更準確地預(yù)測空氣質(zhì)量變化，進而及時調(diào)整工業(yè)生產(chǎn)計劃、優(yōu)化交通流量等，有效降低空氣污染水平。預(yù)測結(jié)果的準確性和及時性顯著提升了空氣質(zhì)量管理的效率，減少了對公共健康的影響。

4.3 作用：政策制定和執(zhí)行的改善

憑借IBM的認知系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)和分析，政策制定者能夠制定更有效的環(huán)境政策和措施，特別是在應(yīng)對空氣污染方面。項目的實施有助于減少北京市大氣中的有害顆粒物，改善了市民的生活質(zhì)量，并對城市的長期可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生了積極影響。

該案例展示了AI在環(huán)境治理中的成功應(yīng)用，特別是在數(shù)據(jù)處理和預(yù)測方面的潛力。IBM的“綠色地平線”項目不僅展示了AI技術(shù)的實際效益，也為其他城市提供了可借鑒的模式，體現(xiàn)了AI在提升環(huán)境政策制定和執(zhí)行效率方面的巨大潛力。

5 結(jié)語

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其在環(huán)境法律監(jiān)督與治理中的應(yīng)用將越來越廣泛。因此，持續(xù)關(guān)注AI技術(shù)在環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展趨勢，不斷調(diào)整和完善相關(guān)的法律法規(guī)和政策措施，對于實現(xiàn)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展的目標至關(guān)重要。隨著AI技術(shù)的進步，未來的環(huán)境監(jiān)測將趨向自動化和智能化，依靠無人機、衛(wèi)星遙感和物聯(lián)網(wǎng)傳感器實現(xiàn)實時、全面的環(huán)境監(jiān)控，并自動分析數(shù)據(jù)以識別和預(yù)警環(huán)境風險。同時，AI將在環(huán)境政策制定和執(zhí)行中發(fā)揮關(guān)鍵作用，通過大數(shù)據(jù)分析幫助制定更有效的環(huán)境政策，并優(yōu)化資源分配，確保政策的科學性和實效性。