环境治理中的人工智能_环境治理ai机器人概念

环境治理中的人工智能

随着机器学习、深度学习等人工智能算法的突破，人工智能的理论和技术已经日渐成熟并广泛应用于各个领域，人工智能的影响也逐步从技术和生产层面走向经济、社会和文化层面。将人工智能应用于环境治理领域，已逐渐成为人工智能和环境科学两个学科研究的热点和焦点，一方面通过应用人工智能丰富环境治理的手段，提升环境治理的效率；另一方面人工智能也可以为解决垃圾分类、跨区域实时监管等环境治理“顽疾”提供有效的解决路径。在可以预见的未来，人工智能技术将会对环境治理带来革命性的影响。目前人工智能在环境治理领域的应用有哪些动态和趋势？现行的环境治理体系能否有效利用和完美适配人工智能技术？能否应对人工智能可能带来的风险和挑战？这些问题都将是新阶段环境管理者和研究者亟需要思考和解答的问题。

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人工智能应用于环境治理领域的国内外研究动态

将人工智能应用于环境科学的研究，很早就成为环境科学和计算机科学领域的研究热点。1998年，第13届欧洲人工智能会议提出推动环境科学与人工智能相结合，认为环境影响因素的复杂性和系统性导致环境问题影响因素的分析困难重重，人工智能技术可以为环境问题研究提供有效工具。总体而言，现有对人工智能和环境治理的研究主要集中于三个方面，一是关于人工智能技术在环境治理具体技术手段方面的应用，聚焦人工智能技术在环境监测、环境信息感知等领域的应用；二是对基于人工智能技术的辅助决策系统的相关研究，及其在各种环境决策场景中的应用；三是对人工智能可能带来的社会变革、舆论风险、伦理问题和政治风险等方面进行分析和预测。

一是在环境监测领域的应用研究。人工智能在数据处理和分析方面的优势，使得人工智能在环境治理的监测和预警方面得到广泛应用。现有研究主要集中于人工智能技术在环境信息分析和预测领域。国外研究还将人工智能技术用于设计和支持污水处理厂的自动控制和监管系统。人工智能技术在机器人、无人机等领域的应用已经较为广泛，环境治理和监测只是其应用场景中的一类，文献主要集中于应用场景分析、应用效果评价，学术性的研究相对较少。

二是在环境辅助决策领域的应用。随着大数据和人工智能技术的结合在决策制定领域的应用，智能决策系统将会为环境政策的制定提供更加客观、充分、及时的辅助决策支持，为政策制定提供新的解决方案和实际应用。现有对环境领域的辅助决策系统的研究，主要是应用了专家系统、基于知识的系统、知识获取系统、神经网络、基于案例的推理等人工智能技术，并通过收集一系列实践案例的真实运行数据，对决策支持系统进行分析和优化。

三是对环境管理制度的影响。目前国外的研究已将人工智能技术广泛应用于环境政策效果预测和评估领域，但都更加侧重研究对政府决策的影响，而对环境管理体系的影响研究，及潜在风险研究相对较少，仅有少数学者从新技术革命的角度分析了环境治理面临的问题和挑战。

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人工智能对环境治理的影响趋势分析

随着人工智能技术在环境治理领域的应用不断深入，环境治理的智能化、信息化趋势已经势不可挡。人工智能在感知、分析、预测、交互，以及与智能设备的结合，将会对环境治理带来革命性的影响。人工智能对环境治理的影响趋势，主要表现为提升环境信息采集和处理能力、增加环境治理的决策依据、加快环境知识和理念的传播速率、提供环境的精细化管理方案等方面。

人工智能的感知功能拓展环境数据来源

人工智能技术在图像识别、模糊处理等领域的应用使得环境监测的数据和信息来源更加丰富和多元。人工智能技术可以应用于光谱分析领域，从而通过分析大气的光谱信息，得到大气中污染物的信息。人工智能在图像识别方面的应用，使野生动植物的实时动态监测更加精准，一方面可以运用于生物多样性保护领域；另一方面可以通过指示生物的观测，实现对环境的动态监测。

人工智能的分析功能提升环境信息处理能力

人工智能技术与物联网、大数据平台的结合，使环境管理主体在获得海量数据的同时也得到相应的数据分析和处理能力。人工智能技术与传统的环境监测传感器的结合，使环境信息数据能够得到预处理和分析，降低环境污染信息的处理成本，从而可以广泛地布设环境污染传感器，增加环境污染信息的覆盖范围和覆盖时间。流域或区域范围的环境监测也有利于跨界环境污染的责任分解，从而为进一步推动生态补偿和排污权交易等市场化机制提供技术支撑。

得益于人工智能强大的数据处理和分析能力，环境管理者可以从相关领域的数据中获取环境信息。

人工智能的预测功能改变环境决策的机制

人工智能除了在传感设备的智能化领域得到应用，还广泛应用于复杂系统模拟和预测领域。环境监测者可以通过系统建模、推演等方法，对环境信息数据进行挖掘和处理，对环境影响因素及其影响进程进行定量分析，动态感知环境系统的变化，及时作出环境治理政策响应。在人工智能技术干预下，环境政策实施效果的评估将更加定量化，从而更加精准科学地评估环境政策实施效果，为政府环境管理绩效的核定和政策评估等工作提供数据依据，推动环境治理体系和运行机制的优化。政策的制定和调整不再依靠经验，而是建立在数据分析和政策结果推演预测的基础上。在环境政策制定过程中，人工智能技术的文本挖掘和自然语言分析能力能够提供经过预处理和分析的文本资源，帮助环境政策制定者获取更多的决策依据。未来在人工智能的辅助下，环境治理决策的响应时间将会更短，环境治理政策的精准性将会更高。

人工智能的交互能力改变环境信息传播方式

人工智能技术发展到现在，在图像和语言识别、人机交互等领域已经有了长足进展，从而能够深刻地改变人们的生活方式。机器学习、深度学习等人工智能算法的成熟，使得智能设备、新闻媒体能够在学习和分析居民生活行为和习惯的基础上，进行有倾向性的引导。在收集用户行为数据的基础上，智能家电还可向用户推送环保的作息计划、饮食计划、烹饪方式等，引导居民选择更加健康和低碳的生活方式。

人工智能技术在传媒领域的应用，也使信息的传递和扩散方式得到进一步优化，智能媒介将会针对不同的人群有针对性地推送信息，从而加速信息的传播速度和接受程度。当这一技术应用于环境信息领域，生态环境信息将会加速传播，也能更高效地被社会群体接受，从而有利于环境保护理念的形成、环境保护知识的普及和环保生活习惯的培养。这一技术的应用将会成为政府推行环保新政、倡导环保生活方式的有力工具，以及引导公众舆论的高效手段。

人工智能的智能化应用提升环境治理精度

人工智能技术目前已经广泛地应用于建筑、交通、市政等领域，智能化的设备和设施可以按照实际需求和使用状况实时优化资源配置、自动调节使用强度，从而为节能降耗、提升资源利用效率、提升交通系统效能提供高效的解决方案，为环境的精细化管理提供有效途径。在城市空间优化方面，基于人工智能技术的信息处理和叠加，能够为城市规划提供更多的环境、交通、就业等信息，进而增加城市规划的科学性。

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人工智能在环境治理应用中的潜在风险预防

人工智能技术的应用和普及，大幅提升了政府对环境信息的采集和分析能力，使政府环境治理更加科学和系统，也为民众创造了了解和参与环境治理的条件。但人工智能技术革命性的影响，也正在改变人们的生活方式、交流模式，甚至是社会组织结构，必须提前认识和预防其潜在风险。这种风险，一方面是来自人工智能自身的技术缺陷，这种缺陷带来的风险和成本在环境治理领域可能是灾难性的；另一方面是来自人工智能对政府决策机制、信息传播机制和社会组织结构的深刻影响，这种影响可能会给环境治理带来新的问题，如果不加重视和预防，很可能带来无法控制的严重后果。本文认为，应当从以下几个方面发挥人工智能对环境治理能力的提升作用，应对潜在的风险和挑战。

完善环境信息平台功能，降低舆论失控风险

人工智能技术的推广将对政府环境信息的权威地位带来挑战，甚至可能造成环境舆论失控的风险。一是人工智能技术使公众获取环境信息的渠道更加多元，公众可以利用智能手机、消费级无人机等电子设备自行搜索、监测环境状况，获取环境状况相关数据。二是人工智能技术降低了环境信息处理和分析的门槛，政府的环境治理政策将会面临来自多方的挑战，数据挖掘和文本分析技术的推广和普及，使环境信息的获取和分析更加便捷，公众的获取环境知识、信息和数据的能力更强。三是人工智能与互联网技术相结合，加快了信息传播的速度，增加舆论监管的难度，不同观点和视角的环境信息将会在网络中涌现，并通过社交网络、自媒体等快速传播。

对此，政府应当建立更加透明、及时的信息发布、共享平台，以降低舆论危机出现的可能性，通过提升环境信息平台的功能，来应对人工智能可能带来的环境信息公信力和透明度的挑战。具体而言，一是要进一步扩大环境信息公开的内容，提高环境数据、环境信息的准确性；二是要加强不同平台之间的互通和数据共享，使环境信息、排污权交易平台和国土、税务的信息平台能够共享信息和数据；三是要在现有环境信息平台的基础上增强交互功能，使企业能够及时准确地上传、获取相关的环境信息，民众能够便捷地了解、参与和反馈环境治理决策。

优化多方参与机制，降低主体对立的风险

人工智能对用户行为和偏好的分析可能会形成“信息茧房”，导致不同群体对环境问题的认识和理解出现巨大分化，这种环境立场的分化可能会带来环境治理相关主体对立甚至冲突的风险。一方面人工智能技术增强了民众参与环境治理决策的能力，公众的对环境专业知识的掌握和对环境政策的深入理解，可能会导致政府的环境政策受到来自各种利益主体的质疑，各方利益主体会根据自身的片面理解对环境政策进行评判，对不利于自身的政策提出挑战。另一方面人工智能技术与新媒体的结合，可能会加剧环境立场的分化，媒体为追求更广泛的关注，往往利用人工智能进行用户行为和偏好的分析，使用户长期接受观点相近的同质化信息，不同主体长期处于“信息茧房”中，导致环境立场的分化加剧，环境治理中不同利益主体的对立将会更加严重，将会给环境政策制定和推行带来巨大的舆论压力和社会阻力。

面对环境知识和信息获取门槛降低带来的主体对立风险，政府需要充分引导，鼓励和支持更多主体参与到环境治理的决策、执行和监督中，这样既能提升政府决策的客观性和公正性，也能使得环境治理相关信息的传播渠道更加畅通，从而实现政府和各个主体的互信。在环境政策制定中，应当进一步完善不同主体参与环境政策制定的机制，让更多有能力有意愿的主体参与到环境治理决策的过程中，从而提高环境治理决策的透明度，增强民众对政府环境政策的理解和信任。

健全标准和法规体系，弥补人工智能技术局限

人工智能的算法和分析模型都是基于抽象化的理论，其技术缺陷难以避免。由于环境科学、环境政策等涉及的学科领域较多、专业性更强，相关领域的人工智能在开发过程中往往会受限于开发者的知识背景，导致算法和分析模型的设计出现偏误，从而影响最终的结论和辅助决策效果。人工智能技术的数据挖掘通常是基于一定的训练样本，样本的范围、平衡性都会影响到实际应用的结果。训练样本的选择如果与整体分布情况出现偏离，那么机器学习就会将这种偏离进一步放大，导致数据挖掘的结果难以反映整体的真实情况。人工智能在因果推断方面的缺陷也可能误导决策者，使环境治理政策较难触及环境问题的关键影响因素，从而影响了环境政策的有效性。

在环境治理中，人工智能的应用尚处于探索阶段，人工智能应用的规范对可能的算法偏见、信息滥用、技术依赖等风险的认识和防范意识仍然不足。由于人工智能和互联网技术的结合，一旦出现环境治理事故，其传播速度和危害性将是毁灭性的。因此，要健全环境治理相关的政策法规体系，对可能出现的风险进行规范和预防。具体而言，一是要规范人工智能的开发和应用标准，明确人工智能的应用场景和准则，建立严格的审查和校验制度，尽量规避由于开发者偏好、算法缺陷等带来的风险；二是明确人工智能在应用中的责任划分，明确责任主体和追责机制，防止环境治理决策中可能出现的责任推诿和技术依赖等风险。

```python
class BertPooler(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)
        self.activation = nn.Tanh()
 
    def forward(self, hidden_states):
        # We "pool" the model by simply taking the hidden state corresponding
        # to the first token.
        first_token_tensor = hidden_states[:, 0]
        pooled_output = self.dense(first_token_tensor)
        pooled_output = self.activation(pooled_output)
        return pooled_output
from transformers.models.bert.configuration_bert import *
import torch
config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased")
bert_pooler = BertPooler(config=config)
print("input to bert pooler size: {}".format(config.hidden_size))
batch_size = 1
seq_len = 2
hidden_size = 768
x = torch.rand(batch_size, seq_len, hidden_size)
y = bert_pooler(x)
print(y.size())
```