人工智能在環境法律監督與治理中的應用研究

馬 俊

（河南財經政法大學,河南 鄭州 450016）

環境問題已經成為亟待解決的全球性問題。隨著技術的發展，人工智能（AI）已經被廣泛應用于環境法律監督與治理領域，為環境保護提供了前所未有的可能性。AI技術在環境監測、數據分析、風險預測等方面展現了巨大的潛力，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的廣泛應用，其潛在的技術風險和倫理挑戰也日益凸顯。算法缺陷、數據偏差和責任歸屬問題都可能影響AI在環境治理中的有效性和公正性，環境技術門檻的降低也可能造成政府信息公開的權威性和準確性受到挑戰，進而影響公眾的信任和參與。

1 AI在環境治理中的應用現狀

1.1 環境監測和數據分析

（1）環境監測方面

AI技術在環境監測方面的應用使得實時監控變得更加高效準確。借助先進的傳感器技術和遠程監測系統，AI能夠持續追蹤各種環境指標，如空氣質量、水環境質量、聲環境質量等[1]。這些遠程監測系統可以覆蓋廣闊的地理區域，提供持續不斷的環境數據流。此外，還能夠通過無人機和衛星遙感技術監測人類難以到達的區域，如深山老林或偏遠湖泊，從而為環境保護和管理提供全面的視角。

（2）數據分析方面

在數據分析領域，AI通過高級算法處理和分析大規模環境數據集，從中提取出有價值的信息，包括識別環境變化的趨勢、模式和潛在的風險因素[2]。AI的機器學習模型能夠根據歷史和實時數據預測未來的環境變化，如空氣質量指數的波動、可能發生的污染事件等。這些預測有助于制定更為精確和有效的環境管理策略和應對措施。

1.2 環境風險評估和預測

（1）環境風險評估方面

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

（2）環境風險預測方面

在環境風險預測方面，AI能夠通過算法模型預測未來可能出現的環境風險事件。例如，空氣和水質污染的爆發、極端天氣事件或自然災害的發生概率。AI模型還能夠根據當前和歷史數據預測未來的環境狀況，幫助制定預防措施和應急計劃[4]。例如，通過分析氣候變化數據，AI能夠預測干旱、洪水等自然災害的風險，從而協助政府和相關機構提前準備，做好預防工作，降低可能的損失和影響。

1.3 政策制定和執行輔助

（1）環境政策制定方面

AI能夠憑借對大量環境數據的分析，幫助政策制定者更好地理解環境問題的復雜性和多維性。例如，AI可以對歷史環境數據進行分析，預測特定政策干預的潛在效果，從而協助政策制定者設計出更加科學合理的環境政策[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保高效和經濟可行。

（2）政策執行方面

AI系統可以實時監控環境狀況和相關活動，確保環境法規和政策得到有效執行。例如，在工業排放監控中，AI可以實時分析排放數據，迅速識別超標排放行為，及時通知相關部門采取措施，有效防治環境污染。此外，AI還能自動檢測和報告環境違規行為，提高環境法律執行的效率和透明度[6]。

Al系統還能夠對公眾的意見和反饋進行分析，通過分析社交媒體、公眾咨詢和反饋數據，了解公眾對環境問題的關切和期望，確保環境政策更具包容性和針對性。

2 AI應用中的技術挑戰

2.1 算法缺陷和技術風險

（1）算法缺陷

某些AI算法在理解復雜的環境變量和關系時可能存在局限性，會導致決策過程出現漏洞。例如，在處理非標準化或非結構化的環境數據時，算法可能無法準確識別關鍵模式或變量。AI模型在學習數據時可能過度擬合特定數據集，導致其在實際應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良好，但在面對新的或稍有不同的環境數據時性能下降[7]。

（2）技術風險

盡管AI技術在快速發展，但在處理復雜的環境問題時仍存在限制。例如，對于復雜的生態系統和多變的環境因素，當前的AI技術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系統在實時處理大規模、高復雜性的環境數據時，可能會受到計算能力和算法效率的限制。

2.2 數據偏差導致的風險

（1）不公平決策

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

（2）誤導性決策

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

2.3 輔助決策帶來責任轉嫁風險

（1）決策責任模糊

在AI輔助的決策系統中，當出現錯誤或爭議時，確定責任的歸屬可能變得復雜。由于AI系統的決策過程可能包括復雜的算法和數據分析，責任歸屬可能在算法開發者、數據提供者、系統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環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量。

（2）信任和透明度問題

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

2.4 環境技術門檻降低帶來主體對立風險

隨著環境技術的發展，尤其是AI的普及，政府在環境治理中的信息公開可能面臨權威性和準確性的挑戰。

（1）信息權威性受質疑

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

（2）信息準確性的挑戰

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

3 優化AI應用的策略

3.1 應對算法缺陷和技術風險的策略

（1）改進算法設計和測試流程

采用跨學科團隊進行算法設計，包括環境科學家、數據專家和倫理專家，以確保算法在設計階段就考慮到多方面的影響和需求；AI開發者和研究機構實施迭代開發和測試過程，持續優化算法性能，這包括使用多樣化和廣泛的數據集進行測試，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算法在環境治理領域的適應性和準確性，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和持續優化，算法能夠更好地理解和處理復雜的環境問題，提高AI決策的質量和可靠性。

（2）增強AI系統的應急處理能力

AI系統開發者需集成高級的異常檢測機制，在AI系統中嵌入預警功能，以便及時識別和響應潛在的環境風險和異常情況。環境部門應與AI系統開發者協作，建立環境監測和應急響應的一體化框架，確保AI系統能在關鍵時刻提供有效支持。應急管理機構需在AI系統中整合應急響應協議，確保在環境危機發生時，AI系統能夠快速提供決策支持，并與現有的應急響應機制無縫對接[12]。

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

3.2 減少數據偏差和提高決策公平性的策略

（1）多元化數據源和加強數據代表性

數據收集機構應致力于從多個來源收集環境數據，確保涵蓋不同地區、不同生態系統和各種環境條件。AI開發者在算法訓練過程中應使用具有高度代表性的數據集，要能反映不同區域和環境狀況的多樣性。此外，政府監管部門應制定標準和指南，指導數據收集和使用過程，確保數據的全面性和代表性。

此項措施目的在于確保AI系統在決策過程中使用的數據能夠全面反映實際環境狀況，減少由于數據偏差導致的錯誤決策和不公平現象。

（2）實施定期的數據審計和質量控制

政府環境部門應定期進行環境數據的審計工作，以驗證數據的準確性和完整性。獨立審計機構應參與數據審核，確保數據收集和處理過程中的透明度和客觀性[13]。AI開發者需定期對使用的數據進行質量控制檢查，包括檢測數據集中的偏差和異常值，并對數據處理算法進行調整以減少偏差。

此項措施目的在于通過定期的數據審計和質量控制，確保AI系統使用的數據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

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

此項措施目的在于明確AI輔助決策系統在環境管理中的責任和義務，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，應公開決策流程、所依據的數據和模型，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。AI開發者應提供用戶友好的界面和解釋工具，使非技術用戶能夠理解AI系統如何工作和做出決策。此外，民間組織和環保團體應參與監督AI決策過程，確保環境政策和決策反映公眾利益，同時提供渠道和機會，讓公眾直接參與環境決策過程。

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

3.4 應對技術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威性

政府環境部門應確保其公開的環境信息，包括AI生成的數據和分析結果，經過嚴格的驗證和審查，以保證信息的準確性和可靠性。引入獨立驗證機構參與環境數據的審核和確認，增加信息公開的客觀性和權威性。與科研機構合作，運用最新的科學研究成果和技術手段，確保環境信息的科學性和時效性。

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

（2）強化跨部門和利益相關方之間的合作與溝通

政府各部門間應建立協調機制，共享環境數據和AI分析結果，確保信息的一致性和互補性。私營部門和非政府組織應被鼓勵參與環境數據的收集和分析，同時與政府部門共享信息，增強數據的全面性和多樣性。促進政府部門、私營部門、非政府組織和學術界之間的定期溝通和磋商，共同探討環境問題、數據解讀和政策制定。

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，建立共同的環境治理目標。

3.5 法律框架和政策調整策略

（1）更新環境法律以適應技術發展

立法機構應審查和修改現有的環境法律，確保其與AI技術在環境治理中的應用相匹配，并應對相關的法律和倫理問題。環境監管機構需與法律專家合作，制定針對AI技術在環境監測、評估和管理中的應用的具體指導原則和標準。法律專家團隊應進行研究和分析，探討如何調整環境法規以適應AI技術的應用，同時應考慮到技術的快速變化和未來的發展趨勢。

此項措施目的在于確保環境法律能夠充分適應AI技術的發展和應用，解決由于技術進步帶來的新的法律和倫理挑戰，確保環境法律的現代性和有效性。

更新的環境法律將為AI技術在環境治理中的應用提供清晰的法律框架和指導，有助于推動技術的負責任使用和有效監管。這樣的法律更新將提升環境法律的實用性和適應性，確保法律制度能夠跟上技術發展的步伐，支持環境保護和可持續發展的目標。

（2）制定針對AI技術環境治理應用的具體政策和標準

環境部門需與行業專家和政策制定者合作，制定專門針對AI在環境監測、分析和管理中應用的具體政策和操作標準。這些政策和標準應包括AI系統的設計、數據處理、結果解釋、使用限制以及與環境影響相關的規定。環境部門應定期審查和更新這些政策和標準，以確保它們能適應最新的技術進展。

此項措施目的在于確保AI技術在環境領域的應用有明確的操作指南和標準，旨在提升其應用的透明度、準確性和可靠性，同時確保環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技術在環境領域的合理和負責任的應用，減少可能的誤用或濫用。這將促進AI技術在環境保護中的有效利用，同時確保技術發展與環境保護目標相協調，為實現可持續發展提供支持。

4 AI環境治理應用案例分析

“綠色地平線”（Green Horizon）項目由國際商業機器公司（IBM）研發，展示了AI在環境治理領域的成功應用。特別是在中國北京，這個項目通過AI技術實現空氣質量管理和預測。

4.1 應用措施：先進的數據分析和認知計算技術

IBM利用其先進的認知計算技術對大量環境數據進行分析，包括氣象數據、交通流量、工業活動以及能源使用情況。復雜的算法對這些數據進行處理，以預測未來幾天內的空氣質量，并提供策略建議。

4.2 作用：準確的空氣質量管理和預測

該技術的應用使得北京環境部門能夠更準確地預測空氣質量變化，進而及時調整工業生產計劃、優化交通流量等，有效降低空氣污染水平。預測結果的準確性和及時性顯著提升了空氣質量管理的效率，減少了對公共健康的影響。

4.3 作用：政策制定和執行的改善

憑借IBM的認知系統提供的數據和分析，政策制定者能夠制定更有效的環境政策和措施，特別是在應對空氣污染方面。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量，并對城市的長期可持續發展產生了積極影響。

該案例展示了AI在環境治理中的成功應用，特別是在數據處理和預測方面的潛力。IBM的“綠色地平線”項目不僅展示了AI技術的實際效益，也為其他城市提供了可借鑒的模式，體現了AI在提升環境政策制定和執行效率方面的巨大潛力。

5 結語

隨著AI技術的不斷發展和完善，其在環境法律監督與治理中的應用將越來越廣泛。因此，持續關注AI技術在環境領域應用的發展趨勢，不斷調整和完善相關的法律法規和政策措施，對于實現環境保護和可持續發展的目標至關重要。隨著AI技術的進步，未來的環境監測將趨向自動化和智能化，依靠無人機、衛星遙感和物聯網傳感器實現實時、全面的環境監控，并自動分析數據以識別和預警環境風險。同時，AI將在環境政策制定和執行中發揮關鍵作用，通過大數據分析幫助制定更有效的環境政策，并優化資源分配，確保政策的科學性和實效性。