人工智能背景下的環境治理變革及應對策略分析

張文博 周馮琦

引 言

隨著大數據、數據處理能力和算法等基礎層技術的突破，計算機視覺、智能語音、自然語言處理等人工智能通用技術和平臺已逐步產業化，人工智能已進入技術爆發和大規模應用階段。在人工智能和大數據融合并廣泛應用的趨勢下，生態環境治理的模式和手段也必然出現變革。人工智能技術一方面通過提升資源利用率、環境精細化管理，改變了經濟發展與環境保護相對立的局面；另一方面也為解決環境污染動態監管、跨區域環境管理等環境治理難題提供新的解決方案。在這一背景下，對人工智能給環境治理帶來的影響進行分析和預判，既有利于找準環境治理改革的方向，也有利于應對和防控潛在風險。現有對人工智能在環境治理領域的研究主要集中在三個方面：

一是在技術應用層面，研究人工智能技術對環境治理手段的改進。在數據處理和信息分析領域，宋暉、薛云等認為，神經網絡技術具有較強的非線性處理能力和容噪能力，可用于分析大氣污染這一復雜系統問題，形成基于人工神經網路的大氣質量評價和預警系統[注]宋暉、薛云、胡曉暉、張良均：《基于人工神經網絡的大氣質量智能評價預警系統的設計與應用》，《現代計算機》2011年第8期。。在輔助決策領域，郁亞娟認為，人工智能技術可以應用于城市的生態調控，運用人工神經網絡(ANN)、模糊邏輯(FL)等技術分析和模擬城市的生態系統，運用專家系統(ES)和遺傳算法(GA)制定城市生態調控規劃方案[注]郁亞娟、郭懷成：《城市生態調控的智能方法》，《城市問題》2007年第1期。。在智能機器人領域，金小天認為，可應用自主航性的無人船、無人機等設備進行環境執法監察、巡查和取證，提高取證效率[注]金小天：《智能機器人在環境監察執法中的應用》，《中國環境監察》2016年第9期。。

二是在經濟綠色轉型層面，研究人工智能背景下經濟的綠色轉型和資源環境效率提升問題。齊明皓認為，深度學習技術驅動下，數據將成為新的生產要素，能夠有效減少對土地、自然資源和資本等傳統要素的依賴[注]齊明皓：《深度學習：數據經濟新動能——兼論對我國實體經濟智能化轉型升級的啟示》，《經濟問題》2018年第10期。。何大安、任曉認為，互聯網、大數據和人工智能等深度融合將會改變資源配置的機制，提升資源配置的效率[注]何大安、任曉：《互聯網時代資源配置機制演變及展望》，《經濟學家》2018年第10期。。何玉長認為，人工智能與制造業結合能夠實現對產品全生命周期的優化集成，從而降低資源消耗[注]何玉長：《人工智能與實體經濟融合的理論闡釋》，《學術月刊》2018年第5期。。

三是在社會治理層面，研究人工智能對公共管理和社會治理的影響和潛在風險。何哲認為，人工智能背景下，社會的管理模式將會出現管理科層壓縮、宏微觀距離拉近，人工智能全面參與社會管理的新特點[注]何哲：《面向未來的公共管理體系：基于智能網絡時代的探析》，《中國行政管理》2017年第11期。。申海波認為，人工智能可能導致網絡輿情、金融監管、隱私犯罪等方面的社會風險[注]申海波、韓璞庚：《人工智能背景下的治理變遷及其路徑選擇》，《求索》2018年第6期。。宋京霖認為，人工智能將會使得社會組織結構出現去中心化和扁平化的趨勢，公共治理需要通過不同社會主體協商解決，人工智能通過信息整合和智能分析支撐這種多主體協商的治理機制[注]宋京霖：《人工智能與治理變革》，《學術探索》2018年第12期。。

綜合來看，現有研究更多集中于技術應用層面，即人工智能技術在環境治理場景中的應用。在經濟綠色轉型層面，現有研究側重人工智能對環境治理的間接影響，較少涉及人工智能對環境治理模式和機制的影響研究。在社會治理層面，現有研究更加側重政治風險、輿論風險和倫理風險研究，以環境治理風險為焦點的研究較少。目前僅有少數學者分析了以人工智能為代表的新技術革命對環境治理的影響和潛在風險，薛瀾等認為，以人工智能為代表的第四次工業革命，將推動環境治理的精準決策，提升對環境風險的應對能力，但是人工智能技術也降低了公眾獲取環境知識和技術的門檻，從而使得政府環境治理政策的權威性降低，政府信息公開和透明決策的壓力空前加大[注]薛瀾、張慧勇：《第四次工業革命對環境治理體系建設的影響與挑戰》，《中國人口·資源與環境》2017年第9期。。席艷玲認為，新技術革命將會給環境治理帶來實時和泛在的智能支持，實現環境治理全過程的智能驅動[注]席艷玲、張新宇：《新技術變革驅動環境治理能力提升路徑研究》，《現代管理科學》2018年第12期。。上述研究都是在新技術革命背景下探討環境治理的變革和風險，本文嘗試聚焦于人工智能技術，探討其對環境治理的技術手段、決策機制、管理模式等方面的深刻影響。

一、人工智能給環境治理帶來的積極影響

人工智能技術在環境治理領域的應用，以及其在經濟社會各個領域的普及，給環境治理帶來了革命性的影響。在信息獲取方面，人工智能的感知功能能夠增強環境信息的獲取能力；在治理范圍方面，人工智能與大數據結合能夠拓展環境治理的時空范圍；在輔助決策方面，人工智能的決策規劃能力能夠優化環境治理的決策機制；在環境管理層面，人工智能的多場景應用為實現環境精細化管理奠定了基礎；在理念層面，人工智能的交互和學習能力能夠提高環境知識和理念的傳播效率。

(一)增強環境信息的獲取能力

人工智能的感知功能能夠增強環境信息的獲取能力。人工智能在計算機視覺、聲音識別等領域出現了大幅的技術進步，使得圖像和聲音檢測設備能夠發揮更多的作用，具有更強的檢索和分析能力，具備了更強的感知能力。更加敏銳的態勢感知能力使得環境信息的來源和獲取方式更加豐富和多元。

人工智能的圖像聲音識別和處理技術能夠提升環境態勢的感知和觀測能力。可以通過聲音識別，監測噪聲源并進行類型解析；可以通過光譜分析，分析大氣污染信息；可以通過圖像識別，進行生物多樣性普查和動物跟蹤觀測，例如，美國康奈爾大學的eBird項目已將人工智能運用于鳥類物種識別，觀測鳥類的物種變化和遷徙情況；可以通過計算機視覺，長期觀測指示生物的生長和行為，獲取生態演進和環境變化信息。

人工智能技術在自主檢測設備上的應用，大幅降低了環境信息的收集難度和成本。依托人工智能的無人機、無人潛水器等自主航性設備能夠攜帶各種傳感器，對大氣、水域、土壤等環境污染信息進行長時間動態檢測，既可以實現廣域環境信息的普查，也可以實現動態實時監測。例如，中國科學院開展的無人機大氣立體監測系統的實驗，運用無人機進行空氣和顆粒物采樣，克服了大氣污染源采集和分析的難題，填補了大氣環境監測的盲區。此外，無人設備還能夠到達危險、惡劣的環境中搜集數據，進入狹小空間、封閉水體等人類難以進入的環境中進行采樣和分析，既可以提升應對環境風險和環境事故的能力，又能夠實現對排污企業的隱蔽性監控和臨時性抽檢。

(二)拓展環境治理的時空維度

人工智能與大數據結合能夠拓展環境治理的時空維度。大數據是人工智能分析和學習能力的基礎，人工智能通過海量數據訓練能夠更加精準、高效。人工智能的算法也反之應用于海量數據處理和數據挖掘，使得數據資源能夠產生巨大經濟、社會和環境價值。從技術應用的現狀來看，人工智能與大數據的結合主要從增加環境監測的時間頻次和區域范圍，挖掘和分析其他領域的環境相關數據這兩個方面拓展環境治理的時空維度。

人工智能與大數據相結合，降低了環境污染信息的處理難度和成本，使得海量數據的處理成為可能，從而可以廣泛地布設環境污染傳感器，增加監測時長和頻次來提高環境數據的覆蓋范圍和覆蓋時間，使得環境決策者對長時間、高頻次、大范圍的數據進行挖掘和處理，延伸了環境監測的時空維度。例如，利用機器學習進行氣象環保大數據分析；通過整合遙感圖像、動態監測點數據、傳統斷面數據等，可以準確識別跨流域甚至跨時空污染源和影響目標[注]薛瀾、張慧勇：《第四次工業革命對環境治理體系建設的影響與挑戰》，《中國人口·資源與環境》2017年第9期。，實現對全流域或者區域的整體監測。人工智能的數據分析能力可以對數據進行預處理，通過篩查和校正提高污染指示指標的準確性，增強從海量數據中獲取信息的能力。

人工智能與大數據相結合，從其他領域的數據中挖掘和分析出有效的環境信息和變化趨勢，從而將環境信息來源拓展到“非典型”設備，使得環境治理延伸到經濟社會的各方面和全過程。物聯網技術也使得汽車、建筑、電器設備等成為環境監測的數據源和信息源，在傳統的數據處理能力下，這些數據往往難以應用于環境監測，自主學習和深度學習等人工智能技術使得來自這些“非典型”設備的數據也可以進行挖掘和關聯性分析。從而既可以多渠道獲得環境信息，對環境事故和環境風險進行預判，減少響應時間，也可以通過“非典型”設備多角度分析用能和排污行為，為環境變化態勢控制和預測提供更多信息。

(三)優化環境治理的決策機制

人工智能的決策規劃能力可以優化環境治理的決策機制。人工智能技術通過對數據、案例的挖掘和建模分析，可以對不同的決策方案進行量化分析，輔助環境治理主體進行決策。具體表現在復雜系統模擬和預測、輔助決策兩個方面：

系統模擬和預測為環境治理決策提供更多分析手段。人工智能的數據挖掘和系統建模能力，既可以更加精準地分析環境變化影響因素，也可以實現趨勢預測和風險預警，從而為環境治理決策提供更加高效的變革。首先，人工智能在因果推斷算法和數據挖掘方面的進步，可以在環境信息數據的基礎上，對環境影響因素及其影響進程進行定量分析，及時做出政策響應。其次，人工智能應用于復雜系統模擬和預測領域，可以對潛在的環境風險、環境事故進行概率分析，及時做出應急處理方案。例如，目前已經廣泛應用的大氣污染和氣象變化模擬系統，能夠對大氣污染的擴散機制、潛在的自然災害等進行分析和預警，為環境管理者制定環境管制方案、自然災害緊急預案提供支持。最后，影響因素分析和系統模擬也為進一步細分環境影響責任、劃分環境保護職責提供了依據。例如，可以應用人工智能和遙感技術、痕量監測技術等手段對跨界污染和跨流域污染進行責任分解，從而為推動生態補償和排污權交易等提供支撐。

人工智能的規劃決策能力提升環境決策的精確性和快速響應能力。隨著人工智能技術的決策規劃能力逐步增強，人工智能將會給環境治理決策帶來革命性的影響，從現有趨勢來看，主要集中于三個應用領域。一是政策量化評估。人工智能技術可以優化環境政策實施效果的評估方法，從而更加精準科學地評估和量化環境政策實施效果，為政府環境管理績效的核定和政策評估等工作提供數據依據。二是方案分析和比選。通過系統模擬和預測，不同政策方案的優勢、成本和潛在風險能夠進一步量化，方案選擇的利弊更加全面，分析工具更加科學。例如，神經網絡技術具有較強的自適應性和容噪能力，能夠更好地分析復雜的非線性關系，可以用于分析大氣污染和氣象系統等復雜系統，從而能夠更好地分析不同污染治理方案的優劣。三是備選方案生成。自然語言處理是人工智能技術突破的重要領域，通過文本挖掘和自然語言處理，能夠為環境政策制定者搜尋和篩選政策文本資源，快速生成備選方案和決策參考，從而使得環境治理政策的響應時間更短，時效性和精準性更高。

(四)為環境精細化管理創造條件

人工智能的多場景應用為實現環境精細化管理奠定了基礎。基于人工智能的感知、分析、交互和規劃決策能力，人工智能已經廣泛地應用于建筑、交通、市政和農業設施等場景。智能化的設備和設施可以根據使用需求、環境狀況和實時態勢優化設備的運行，從而達到節能降耗、節約資源和提升資源配置效率的目標。“人工智能+”成為實現環境管理精細化的有效途徑。例如，“人工智能+建筑”可以通過優化建筑物的采光和通風系統，更多利用自然光、自然風，降低建筑物的照明和通風耗能，通過智能溫控系統自動調節取暖和制冷的總能耗。“人工智能+環衛設施”可以通過智能垃圾桶、智能分揀設備等應用，解決傳統垃圾分類回收的難題。“人工智能+市政設施”通過智能電網、智能水務系統，實時監測城市的水電使用數據，自動調整供水和配電設施的設置，提升城市水電設施的使用效率。“人工智能+農業設施”通過智能化的灌溉設備，根據作物和氣候自動調節灌溉的水量和時機，從而大幅提高農業、園林等領域的灌溉效率，降低水資源消耗。“人工智能+交通”通過自動駕駛技術與交通信號網絡的連接，能夠優化交通信號系統，從而高效引導城市的車流，減少城市交通擁堵。

(五)提升環境理念的傳播效率

人工智能的交互能力和學習能力，將會改變環境信息的傳播方式和民眾獲取信息的方式，進而提升環境知識和理念的傳播效率。機器學習在傳媒領域的應用，使得信息的傳播更加具有針對性，人機交互設備的廣泛應用，也使得居民的習慣和行為可能被記錄、跟蹤甚至引導，進而影響居民的行為習慣，甚至環境保護理念。

從信息傳播的角度來看，人工智能技術通過對新聞的文本挖掘和分析，能夠優化信息的呈現方式，通過分析用戶上網習慣和信息接收領域，可以向不同群體有針對性地推送信息，從而使信息更加容易被轉發和傳播，受眾的接受程度也大幅提升。當新的信息傳播方式應用于環境信息和環保宣傳，能夠使得環境信息和環保理念加速傳播，并形成廣泛認同。環境管理者應用這一技術，引導公眾的輿論，加快環境保護知識的普及，塑造環境保護理念和行為習慣。

從信息接受的角度來看，人工智能在智能家居和智能設備中的應用，使得消費者的行為習慣可以被跟蹤和引導。人工智能可以根據消費者的年齡、愛好、身體健康狀況等情況，定期定向推送相關的環境信息，推廣綠色低碳的生活方式，提供更加環保健康的起居和出行方案，從而對居民的消費觀念、出行選擇和生活方式進行引導。

二、人工智能應用于環境治理的負面風險

人工智能既能給環境治理帶來積極變革，也會帶來不確定性和潛在風險。從現有人工智能技術特點和應用來看，這種風險主要集中于三個方面：一是人工智能技術固有的算法缺陷和技術缺陷，當存在技術隱患的人工智能廣泛應用于環境治理領域，可能會造成災難性后果；二是人工智能訓練數據存在偏差和難以追溯的痼疾，這將導致人工智能嚴重偏離預期目標，甚至會進一步放大數據的偏誤；三是人工智能給政府決策、信息傳播和社會組織帶來的變革和重塑，這將會給環境治理帶來難以預測的新挑戰，如果應對不當，將會釀成新的環境問題。

(一)人工智能固有的算法缺陷和技術風險

人工智能的算法和分析模型都是基于對實際情況的抽象，受制于其開發者的局限和算法本身存在缺陷，人工智能在實際應用中很可能背離設計目的，增加不可控風險。具體來看，首先，開發者與應用者的分隔導致人工智能算法與環境規律相脫節。環境治理領域涉及的學科較多，專業性也更強，人工智能的開發者往往不是環境領域的專業人士，開發者的環境領域知識背景不足，算法設計時可能存在對環境影響因素、地理氣候影響等考慮不全面的缺陷；其次，人工智能的開發者由于其社會地位、知識背景和理念的差異，在設計人工智能算法過程中，很難做到完全公平，由此可能帶來“算法偏見”，當人工智能廣泛地應用于輔助決策時，很可能導致一些主體的利益被忽視，少數的群體被邊緣化；最后，因果推斷和分析方面的缺陷限制了人工智能的解釋性，影響輔助決策的可信度。機器學習的算法主要是基于相關性分析，在因果推斷和分析方面存在不足，使得人工智能陷入概率關聯的困境[注]汝緒華：《算法政治：風險、發生邏輯與治理》，《廈門大學學報》2018年第6期。。這一先天不足可能會導致環境治理政策的偏誤，影響了環境政策的有效性。

(二)數據偏差導致人工智能不可預測風險

人工智能是基于算法并以數據為支撐的計算系統，機器學習、深度學習等人工智能技術都是基于數據做出行為判斷，因此，數據的來源和質量是人工智能能否實現設計目標的關鍵。機器學習和深度學習訓練樣本的范圍、平衡性都會影響到實際應用的結果，數據的缺失和預設條件的不合理將直接影響機器學習的輸出。目前來看，人工智能的訓練數據量已經超出了個人認知的范圍，海量訓練數據的來源、范圍、質量都難以追溯和有效控制，這導致數據可能存在的系統性偏差難以被有效識別和監控，甚至可能導致人工智能朝著難以預料和不可控的方向演變。這種不可預測性可能會使得決策者獲得的環境信息或者決策方案有嚴重傾向性，甚至出現極端化的情況。此外，如果訓練樣本與整體分布情況出現偏離，經過多次迭代和推算后，人工智能還可能放大數據的偏差，最終導致運算結果嚴重偏離目標或者實際情況，導致環境決策者出現重大錯誤和誤判，甚至釀成嚴重事故。

(三)輔助決策帶來怠政和責任轉嫁風險

人工智能技術在環境治理輔助決策中的大量應用，在提高了環境治理科學性的同時，也容易使得環境決策者對技術產生依賴，甚至是“迷信”。一方面，可能擠占決策者思考和創新的空間。人工智能輔助決策能夠提供更加詳實的數據依據，更加嚴謹的計算模型和推理過程，使得其提供環境治理方案的形成過程和表現形式具有科學性、客觀性，出于穩妥考慮和降低風險的考慮，決策者更傾向于選擇相信人工智能輔助決策的結果，決策者需要進行思考和創新的空間被逐步壓縮，對技術的依賴也會進一步加深。汝緒華認為，在程式化的行政體系下，官員會“程式化地把選擇、決策、信任、責任交給算法，把思考交給機器，官僚與算法的‘輔助角色’換位”[注]汝緒華：《算法政治：風險、發生邏輯與治理》，《廈門大學學報》2018年第6期。。另一方面，可能產生責任轉嫁和推卸風險。依照數據的人工智能輔助決策在模型設定、算法設計等過程中必然會存在一定的缺陷，其預測結果可能會出現偏誤，當人工智能的輔助決策被決策者廣泛采用后，決策者可能會將決策失誤歸咎為數據的錯誤和輔助決策的偏誤，逃避和推卸責任。

(四)環境技術門檻降低帶來主體對立風險

人工智能技術在提升政府環境信息采集、處理和分析能力的同時，也同時增強了民眾掌握環境信息的能力，降低了環境數據獲取和處理的門檻。這不僅對政府環境信息的權威性提出了挑戰，也增加了政府環境治理中協調多方利益的難度。首先，智能設備功能的增強，使得公眾具有了一定獨立獲取環境信息的能力。目前的智能手機已經能夠對位置、生物體征、聲音和簡單的大氣信息進行采集和初步分析，未來基于人工智能技術的預測模型將完全有能力將這些環境信息上傳、整合和分析，從而形成獨立于政府環境監測體系之外的環境信息來源。這將打破政府對環境信息的壟斷，民眾將會要求政府提高環境信息的透明度、拓展環境信息的公開內容，這對政府環境信息的準確性和分析預測工具的科學性提出了極高的要求，政府公開信息的權威性、準確性將會受到極大挑戰。

其次，人工智能提升了民眾的環境知識獲取能力，使得民眾對環境治理政策有更深的認識，這將會給政府環境治理政策帶來新的挑戰。傳統環境治理模式中，政府和公共部門是不同利益取舍和價值觀念的協調者，具有很強的公信力和社會認同。隨著人工智能技術在文本挖掘、信息抓取領域的應用和普及，民眾從海量信息中獲取生態環境領域相關信息的能力將進一步增強。而人工智能技術與新的媒體形式深度融合，使得以生態環境知識科普為主的自媒體、生態環境知識課程等傳播媒介也具有了更強的傳播能力，公眾獲得環境保護專業知識的渠道不斷增強，甄別環境信息和環境數據的能力不斷提高，民眾也具有了質疑政府環境治理行為的能力，政府在環境事件中裁決和協調的難度進一步加大。

最后，人工智能降低了環境分析的門檻，增加了政府環境治理中協調多方利益的難度。環境政策涉及的主體較多，當各方利益主體都有足夠的環境信息采集和分析能力時，將很有可能向不利于自身的政策提出挑戰，不同主體利益協調困難，甚至導致群體性事件。

(五)信息傳播模式變化帶來輿論失控風險

在信息和新聞傳播領域，人工智能將會成為雙刃劍，人工智能技術通過分析用戶群體的興趣、偏好甚至性格，既能促進環境信息傳播和推廣，也很有可能使得錯誤和虛假的信息病毒式傳播，帶來輿論的風險和危機。互聯網中的海量資訊為機器學習技術提供了豐富的訓練素材，媒體能夠找出引起快速大范圍傳播的信息引爆點，這也可能使得虛假信息以不可控的速度傳播。媒體和監管不嚴格的自媒體為了增加曝光度和點擊率，很可能利用人工智能技術進行不真實、不準確或者片面的報道，進而造成難以控制的輿論危機。生態環境信息與公眾的健康等切身利益緊密相關，容易引起輿論的關注，甚至造成公眾的恐慌，是輿論危機的高發話題。

社交媒體的信息為分析用戶偏好提供了大量數據和信息，通過分析不同用戶的閱讀和轉發足跡、停留時間等信息，機器學習能夠分析出用戶的關注點和興趣點，從而為用戶推送更具針對性的信息。用戶長期接受領域和觀點相近的同質化信息，容易形成認知的偏誤，其認知和價值觀念將會被強化，甚至極端化。在社交媒體為主的信息獲取環境下，用戶長期接受、轉發和評論狹窄領域的信息，使得公共的觀點分化，形成相互隔裂的認知群落，使得環境治理的政策更難形成共識，或者得到大部分人的認可。同時，經過篩選和設計的信息在共同認知群落中傳播的速度遠遠大于傳統傳播速度，形成輿論誤導的概率更高。

三、人工智能在環境治理中的應用策略

盡管人工智能在環境治理的應用存在著諸多風險，但人工智能技術應用于經濟社會各領域和全過程已經成為難以逆轉的趨勢。在推進環境治理變革中，應當積極引導和利用人工智能的優勢，利用人工智能技術提升環境治理能力，同時也要正視和警惕人工智能的負面影響，積極應對和預防人工智能的潛在風險。

(一)主動迎接和推動環境治理的智能化變革

人工智能與環境治理的深度融合將帶來環境治理的智能化變革。但在目前的環境治理體系下，人工智能技術僅局限于環境治理手段的改進領域，人工智能對環境治理能力的提升和倍增效應尚未釋放，人工智能的深層次融合和系統化集成應用尚未開展。隨著民眾對環境質量的要求不斷提升，全社會信息化和智能化水平不斷提高，環境治理智能化改革已迫在眉睫。本文認為應當從以下幾個方面發揮人工智能在環境治理中的積極作用，主動引導和推動環境治理的智能化變革：

一是加快推進現有環境治理體系的智能化改造。推動環境治理體系和機制的智能化改革，在電子政務、信息和數據處理、動態監測領域引入人工智能，應用人工智能優化環境監測、評估和反饋等治理環節。在環境監測設備中加快推廣和普及人工智能技術，提升環境監測的自動化、智能化水平。推進現有環境信息平臺和環境監測體系的融合和互通，推動環境監測數據、排污權交易信息與國土、稅務等部門的信息平臺實現互通和共享，為人工智能提供數據支撐和信息網絡基礎設施。

二是積極探索基于人工智能的環境治理新模式。整合衛星影像、污染監測數據和大氣水文信息，針對大氣污染和流域水污染問題，探索建立跨區域、全流域的環境監測預警系統，試點將人工智能技術與生態補償、排污權交易相互融合。加快開發環境信息挖掘、輿情監測、環境風險預警等領域的人工智能輔助決策系統，試點應用人工智能進行部分環境治理環節的輔助決策和方案評估。

三是建立健全環境治理與人工智能協同創新體系。加快推動環境治理領域人工智能的開發，積極研發特殊應用場景下的人工智能算法。依托國家環境保護工程技術中心，推動環境治理領域的人工智能技術創新，加快人工智能技術的應用和轉化進程。搭建環境治理人工智能協同創新平臺，整合環境主管部門和科研院所的智力資源，積極培育環境治理和人工智能復合型人才。培育環境治理專業領域的人工智能研發團隊、研發企業。

(二)積極應對和預防人工智能的潛在風險

在引導和推動人工智能與環境治理深度融合的同時，人工智能的風險和隱患仍然存在，其潛在危害甚至會被進一步放大。因此本文認為，應當從以下幾個方面應對和預防人工智能在環境治理中的風險和挑戰：

一是加快完善人工智能開發應用的監管制度。人工智能固有的技術缺陷和應用場景的限制，既要求對開發環境進行跟蹤和監督，也需要在應用環節進行規范。應通過制定人工智能的技術備案規程和測試規范，規范開發者行為。通過敦促開發者做好算法缺陷的警示和記錄，便于責任追溯和錯誤排查。應當嚴格人工智能在環境治理領域的應用場景、條件和約束機制，防止濫用和誤用帶來的風險。應當建立嚴格的安全審查制度，從算法、數據、應用等層面綜合評判人工智能的安全程度，完善校驗、試用和備份機制，降低人工智能的應用風險。在特殊重要的場景應當保留人工干預和操作的接口，以便在緊急狀況下接管和糾正人工智能，減少偶發事件造成的損失。

二是建立健全環境數據的核準反饋機制。數據是人工智能的基礎，環境數據的來源和質量直接決定了人工智能的精確性。應當將環境數據安全上升到國家安全的高度，建立嚴格的數據采集標準和處理規范，確保環境數據的精準性和客觀性。按照審慎透明的原則制定環境數據的統一標準和共享規則，確保環境數據能夠在不同系統和平臺之間互通和共享。建立環境數據的審核規范和反饋校驗機制，將人工抽檢校驗和冗余自檢相結合，監測人工智能的學習過程和數據樣本，及時反饋和糾正人工智能學習和運行中的數據偏誤。

三是增強環境信息平臺的互通性和交互能力。人工智能將會給環境信息傳播帶來難以預計的風險，政府應當通過拓展和完善現有環境信息平臺的功能，放大人工智能的積極作用，規避和防范潛在風險。一是要建立更加透明、及時的信息發布和共享平臺，避免虛假信息滋生和蔓延；二是要增強環境信息平臺的互通性，使得不同源頭和領域的環境數據和信息能夠互通和相互校驗，增強環境信息的準確性；三是要提升環境信息平臺的交互能力，使得各方主體能夠更加便捷地獲取環境信息，并參與環境信息的收集、校驗和反饋，對基于人工智能的環境信息系統形成有益的補充。

四是進一步明確人工智能應用中的責任劃分。人工智能與傳統自動化技術相比，具有更強的自主性，能夠根據應用場景做出反應和決策。目前對人工智能自主反應和決策造成的事故和責任，其認定和責任劃分尚不明確，可能造成環境治理中存在責任推卸和轉嫁的風險。應當加快建立人工智能設計、制造和應用中的歸責制度，既要追究生產者的設計和生產中的缺陷造成的責任，更要明確應用者的權利和義務。應通過完善的人工智能應用規范，確立人工智能應用中的責任主體，健全相應的追責機制，防止環境治理決策中可能出現的責任推諉和技術依賴等風險。

五是拓展各方主體參與環境治理的渠道。人工智能的交互能力和自然語言處理能力為多主體參與環境治理創造了條件。多方主體參與到環境治理的決策、執行和監督中，也能提升政府決策的客觀性和公正性，增進各方互信。應當搭建各方主體參與環境治理決策的平臺，通過互聯網調研、民眾傾向性預測、決策意見征詢信息系統等方式，讓不同層次和訴求的主體了解、參與和反饋環境治理的決策和修訂過程；并運用文字處理和分析技術對海量的意見信息進行整理，提升政府環境治理決策的效率。