新兴信息技术赋能环境治理的风险及其法律规制

吴 勇，黎梦兵

一、问题的引入：技术赋能环境治理引发新型治理风险

《数字中国建设发展进程报告(2019年)》指出“生态环境的数据化管理技术成为推进环境治理体系和治理能力现代化的重要手段，全国环境监测网络持续健全，为开展污染防治监管执法联防联控提供精准支撑”[1]。可见，随着服务于环境治理的互联网、物联网、云计算、智能传感、大数据存储等技术逐渐革新，技术赋能环境治理成为未来我国环境治理的新范式。技术赋能环境治理是指通过大数据等新兴信息技术，形成一种新的方法、路径或可能性，摆脱单一治理的现状，深度挖掘环境治理的现实需求，探索多元合作治理的场景，结合新兴信息技术所获取的海量环境数据进行决策、监管、执行及反馈等[2]。技术赋能是未来我国应对环境问题的新出路，是推动环境治理模式转型的关键，也是建设数字中国的内在要求。

目前大数据等新兴信息技术在环境治理领域的应用主要包括智能环境质量监测、动态环境监管、自动化环境决策及辅助环境执法等方面。如通过北斗卫星监测系统提前预警，湖南某地成功识别地质灾害隐患，并提前发出预警，通过及时组织人员疏散，避免了人员伤亡，降低了环境灾害的损失[3]。此外，移动智能终端的普及也使社会公众对环境问题的认知逐渐深化，环境信息的传播更为迅捷，参与环境治理的形式也更为多样，如在美国出现了大量公众作为“公民科学家”采集空气质量、水体污染等环境数据，服务于环境治理[4]；在国内出现了“蔚蓝地图”APP开展“微举报”和“黑臭河举报”等活动[5]。大数据、人工智能及5G技术等能实现公众、监管机构之间的远程交互，在环境产品个性化设计、环境信息高速传递及精准推送等方面发挥越来越重要的作用。未来依托互联网的环境治理产品会越来越多，环境治理将进入智慧化时代。

技术赋能环境治理强调新兴信息技术应用于具体的环境治理场景，对监管部门而言，通过环境大数据等可以提供详细且全面的环境数据信息，赋能于实时监控、综合分析、科学决策和应急管理等方面。对企业而言，新兴信息技术可实时提供能耗和污染排放情况、设备运行情况等信息，赋能于污染防治、降低生产成本及履行社会责任等。对社会公众及公益环保组织而言，新兴信息技术可以及时、准确、全面地反映特定区域的环境状况，赋能于环境风险规避、环境治理参与及环境污染防治等方面[6]。

然而，技术赋能在提高环境治理效能的同时也会引发新的风险，可分为内部风险和外部风险。其一，内部风险是指数据技术本身存在不足所引发的不确定性。人类对新技术的认知是相对的，遵循“有限理性”原则，因此在技术赋能环境治理过程中，对新技术的认知有限会导致环境治理领域的大数据等技术存在一定瑕疵。如环境数据容错性差导致无效数据过多，环境质量自动监测技术不成熟导致污染物浓度预测失真等。其二，外部风险是指在技术赋能环境治理应用过程中所产生的不确定性影响，如通过干扰环境治理机器学习等设计模型导致环境治理算法决策偏见，跨越气象、水利、林业等不同环境要素的应用不足导致环境数据利用率低，环境数据泄露影响国家安全、侵犯公众隐私等。因此，由技术利用而产生的新型风险将成为未来环境治理的羁绊，形成一种“决策于未知之中”“监管于未知之中”“生活于未知之中”的不确定状态，对传统环境法制“事后规制”范式提出了挑战。因此在利用大数据等新兴信息技术推进环境治理数字化、智能化、网络化转型的同时，也要关注技术赋能环境治理风险的法律规制。

二、技术赋能环境治理的风险形态

对大数据时代的环境治理而言，技术利用和技术安全是一体之两翼，新兴信息技术的利用是环境治理之必然趋势，同时风险防控是保障技术赋能环境治理效能的前提条件，是强化生态文明法治建设的核心议题。实现风险防控需要识别技术赋能环境治理的风险，如图1所示，环境数据在线监测、环境数据聚合平台、监管部门数据共享、环境监管智能应用等不同技术应用场域具有不同的风险形态：即环保在线监测数据的内容失真风险；数据储存、处理及整合等过程的聚合平台载体安全隐患风险；不同类别、行业、部门及地域间环境数据的“信息孤岛”风险；监管部门利用大数据技术进行环境规划编制、污染防治及应急管理等环境治理实践时的“算法偏见”风险。

图1 技术赋能环境治理的风险形态

(一)环保在线监测数据的内容失真

随着环境监测网络的持续健全，我国逐渐形成以排污单位的污染源监测为重点，以基本环境质量监测为目标的环保在线监测体系，涵盖了空气质量、风速风向、温度、大气压、水体、土壤等多个环境要素的在线监测。到2020年，我国已建成1 436个城市环境空气自动监测站、1 881个全国地表水国控断面自动监测，250个全国辐射环境质量监测和118个核电厂监督性监测自动站[7]。智能设备及移动智能终端的普及，环境数据的获取方式呈多样化、全面化、自动化、智能化的发展趋势，可以通过智能传感器、卫星遥感、射频识别及物联网等多种技术获取环境数据[8]，此外还可以通过智能手机等移动智能终端大量采集环境数据。但在线监测数据的真实性也面临挑战，2019年生态环境部在珠三角等地区开展了排污单位自行监测质量专项检查，229家企业里有159家自动监测设备比对监测不合格，占比接近70%[9]。

如图2所示，在线监测系统构成分为监控中心(上位机)、数据传输仪及在线监测设备(现场机)三个层次[10]。但是环保在线监测数据受各类因素的影响，容易引发环境数据内容失真风险。一是数据瑕疵。由于环境要素繁多、污染源复杂等，相关自动分析仪测量结果可能不精确，导致现场机所采集的环境数据可能存在瑕疵，如采集到的污染数据与实际情况差距较大。此外不同地区在线监测条件存在区别，还有可能出现为使监测达标而向不发达地区“转移污染”的情况，如近年来多发的“跨省排污”“乡村排污”等现象。二是数据造假。即通过干扰在线监测设备、伪造或篡改在线监测数据等方法，使污染排放等数据不符合真实情况。如篡改在线监测设备参数、伪造数据达标、编造“阴阳台账”、私自登录后台篡改数据、人为干扰采样器及软件干扰等[11]。三是串通伪造。鉴于在线监测运营和维护的科学性、专业性及技术性的要求较高，目前一般由第三方运维单位进行污染设施运营维护，在利益的驱使下，容易引发第三方运维单位与部分企业串通伪造环境数据掩盖违法排污的情况，导致监控中心获取大量无效数据、做出错误判断等。

图2 在线监测数据内容失真风险

技术赋能环境治理的过程往往存在着权利的舍得和利益的消长，并影响环境治理行为的价值评判。数据质量的高低将会直接影响环境监管的效果，因此保障治理效能需立足于真实、及时且全面的环境数据。数据失真风险已成为环境治理隐患的重要来源，也是监管机构的防范难点。

(二)环境数据聚合平台的安全隐患

环境数据在完成采集之后，需要依托特定的环境数据载体进行分析和处理之后才可以服务于环境治理，这种载体主要为各类环境大数据平台。《生态环境大数据建设总体方案》将环境大数据平台分为大数据环保云平台、管理平台、应用平台三种。环境大数据平台要对所采集的结构型、半结构型和非结构型环境数据进行深度处理，如通过聚类或关联分析等方法对环境数据进行深度清洗、去噪和校核处理，过滤无效数据，使其达到环境治理关联性的标准。此外，平台往往还需要对环境数据进行存储管理，形成相关联的数据储存库，服务于环境治理[12]。目前我国的环境数据平台较多，一是官方环境大数据平台，既有全国层面的如生态环境部数据中心、全国排污许可证管理信息平台、全国污染源监测信息管理与共享平台、全国固体废物和化学品管理信息系统等；也有地方层面的如浙江省企业环境信用评价综合管理系统、陕西省数字乡村生态环境管理平台等；二是非官方环境数据平台，如环境云、公众环境研究中心等。

环境大数据平台具有数据体量大、类型复杂、涉及要素多、专业性强的特征，同时作为聚合性数据存储平台，数据处理内部环境和外部环境具有特殊性，容易引发数据安全风险。首先，数据处理对大数据等技术的要求较高，需形成容灾备份机制，若存在操作失误、技术漏洞或受到恶意代码(病毒)攻击导致安全防护的失效，容易引发隐私泄露等数据安全风险。其次，环境数据较为分散，公共部门和私人部门都可以收集、使用环境数据，加上目前各类环境大数据平台的运营管理能力参差不齐，容易引发隐私安全风险。最后，现有环境大数据平台准入等方面的法律法规供给不足，隐私和数据保护意识欠缺，安全保护系统尚未建立，出现非法获取、出售或者未经授权向他人提供环境数据的行为。

(三)不同环境监管部门的信息孤岛

虽然我国基本形成了大量纵横相连的环境信息监管系统和环境大数据平台，但由于环境监管的职能较为分散，不同系统之间的环境数据采集要求、处理技术或标准格式等存在差异，针对同一环境要素不同类别、行业、部门、地域的数据库评价体系并不一致，导致同一时空环境要素所属的各类数据和信息之间天然的关联性、耦合性被割裂和遗忘，出现环境数据的“信息孤岛化”现象[13]。这可能导致环境治理从“九龙治水”走向“多龙治数据”。无疑，环境数据“信息孤岛”与技术赋能环境治理之本意背道而驰，会阻碍生态环境大数据的生成，影响监管机构的行政效率，制约环境治理信息化发展进程。

环境数据共享的“信息孤岛”风险主要表现为数据保护主义、数据割据及数据公开不足[14]。一是数据保护主义。目前环境保护职能分属生态环境、自然资源、林业草原及农业农村等不同部门。出于部门利益、声誉等多重因素的考量，很多部门不愿意共享环境数据，从而阻碍了数据共享的进程。二是数据割据。在环境管理科层式规制机制下，数据处理能力随着科层级别递减，但环境数据的输送链条却往往由下到上顺次传输。由于环境数据的权力化和利益化特质，使得数据传输过程不可避免地带有一定选择性，造成基层部门环境数据“杂而不精”，而上级部门环境数据“大而不实”，形成数据割据状态。三是数据公开不足。当前大部分环境数据由监管部门掌握，社会公众参与途径较少、参与程度较低。而部分监管机构对公众的意见、建议和诉求采取被动“防御”的态度，认为环境数据是一种行政资源而不愿公开，或者公开的程度、方式和内容等不合理，形成社会公众难以理解的“数据黑箱”，干扰数据公开开放的实际效果。

(四)环境监管智能应用的算法偏见

技术赋能环境治理的核心和落脚点在于环境大数据的最终应用，这需要监管机构结合所获取的环境数据进行预测、决策、监督、执行及反馈等具体行为，产生环境大数据辅助执法等环境监管智能应用，如山东省生态环境保护综合执法智慧监管系统，通过在线监控、实时反馈环境数据，进行在线行政处罚，并辅助文书制作乃至进行“自由裁量”等[15]。

环境大数据的应用对环境治理产生了重要影响，算法决策立足于海量环境数据流的深度分析与挖掘，为解决复杂环境问题提供帮助。传统的统计工具或人工处理的效率不足以对海量环境数据进行分析，因此技术赋能环境治理过程不可避免地大量使用机器学习、算法自动化决策等新兴技术。算法自动化决策是一个“输入数据——输出结果”的过程，即通过一个特定的计算过程来实现某种期望的输入及输出关系，并提供候选解集和推荐最优解[16]。申言之，在使用环境数据时，可以通过算法获取目标信息，并自动生成可用于风险防控、污染预测、辅助执法及危机应对等具体环境治理行为的待选结论。算法可以大幅度提高决策效率，并及时发现环境风险，在某种程度上能起到克服传统决策局限性的作用。但仰赖机器学习等技术进行环境治理也可能引发算法偏见的风险，而当存在偏见的算法接管环境治理过程并进行最终决策，将导致破坏性更强、隐蔽性更高的环境治理危机。

在环境数据应用中，算法偏见引发的风险主要表现为算法决策瑕疵的风险和算法决策不公正的风险。一是算法决策瑕疵风险。环境数据采集的局限性会导致算法决策过程中出现误差，如所采集的数据存在不全面、无法识别或错误等瑕疵，将导致算法输出不合理甚至错误的结论；而由于数据的可追溯性较低，算法决策所造成的危害难以追溯、责任认定较为困难，且算法决策的过程不透明，易引发个人数据隐私风险[17]。二是算法不公正风险，算法决策过程存在信息不对称和缺乏透明度等技术问题，为算法决策的区别对待营造了条件[18]。此外，监管机构或算法设计者等还可以将主观性判断编入算法程序，可能出现算法操纵现象，导致在环境治理过程中不公平、不合理结果系统性重复出现，常见的表现形式是对相同的环境数据输出不同的结论[19]。如对特定区域内的污染企业排放量指标区别对待。环境辅助执法等算法决策系统的加入还有可能导致监管部门不作为，使环境行政决策过度依赖辅助系统与第三方机构，而技术介入司法评判的过程容易引发腐败风险或决策不公正的风险，出现如操纵环境辅助执法系统逃避处罚等现象。

三、技术赋能环境治理风险的法律规制向度

技术赋能环境治理的参与主体较多且过程复杂，对专业能力、科学技术及制度规范的要求较高。但法律规制具有局限性，风险的有效治理不能单一适用规则然后机械组合，而要形成规制体系，探寻风险的法律规制进路，通过规制对特定部门和主体的行为进行监督和纠正[20]。基于此，要从宏观层面明确技术赋能环境治理风险的法律规制向度，结合数据采集、处理、共享及应用的特殊风险场域，以环境正义理念和风险预防原则作为技术赋能环境治理风险法律规制的指引。

(一)环境正义理念的更新

环境正义理念是环境治理法律规制的上层建筑。传统环境正义理念主要探讨分配正义问题，如在贫穷与富贵、落后国家与发达国家、现代人与后代人、人类与其他物种之间如何分配环境保护责任以及配置自然资源等问题[21]。技术作为工具，似乎具备价值中立的特征，但在技术赋能环境治理的风险场域中，技术不仅是环境治理的载体，更承担了监管者、企业、社会公众及环保组织的价值判断，所以风险防控需遵循环境正义理念。技术赋能环境治理风险场域的特殊性，决定了既要保障实体性环境正义，也要从规范的制定、适用和执行等方面保障程序性环境正义。

其一，技术赋能背景下的环境实体正义。在大数据时代，新兴技术应用于环境治理所产生的风险具有高度复杂性和不确定性，所引发的危机影响范围广、破坏性强且难以察觉。技术赋能环境治理的风险将成为全社会所共同面临的难题，并逐渐模糊贫穷和富贵、人类和非人类等传统环境正义指标的边界。

随着新兴信息技术在环境治理中的推广，传统贫富和强弱之间的差距逐渐演变为信息和数据的差距。数据逐渐成为集经济利益、环境信息、风险信号及决策依据等内容于一体的综合性集成要素，利益与负担的分配也逐渐以信息和数据为核心，环境实体正义便需保障环境数据权、环境信息权及环境健康权等新型环境权利。基于此，技术赋能环境治理模式下，环境非正义逐渐演变为信息不对称、数据割裂、算法操控和信息孤岛等表现形态，且此等模式下的环境非正义妨害更为隐蔽和严重。如对不同区域、不同群体或不同财富能力的个体而言，由于环境数据的占有量、对数据的理解能力、对算法等技术的掌握情况等存在差异，会影响环境行政决策，出现“同事不同决”“技术操纵”“算法共谋”等现象，从而引发非正义结果。而限于对技术的理解能力和专家系统的背书，这种非正义妨害往往难以被公众察觉，进而导致风险放大的结果。因此，要从实体层面关注技术赋能环境治理的分配正义离不开信息公开和数据解释，关注算法在环境治理场景中的应用，综合考虑环境数据采集过程中的环境要素类型、参与主体身份及数据类别等因素[22]。

其二，技术赋能背景下的环境程序正义。传统的环境程序正义要求监管者依良法、施善行，公正处理环境事务，平等对待环境主体，并依托制度化的保障措施来保证程序的规范、合理[23]。技术赋能环境治理无疑会冲击传统环境治理中的规范制定、适用与执行等程序性环节，进而影响环境程序正义，如对环境数据的处理将作为基础贯穿于环境治理全生命周期，而环境数据的采集、处理、共享及应用的全过程都依赖于算法等新兴信息技术，在“技术黑箱”的影响下，主体行为规制及法律责任配置呈现出不确定性。

传统环境监管权力作为公共权力的一种，要符合行政法上的程序正当原则。但技术赋能环境治理的过程也引发了“技术赋权”，如依赖于算法决策等技术的环境自动决策系统、自动执法系统以及智慧司法系统等，实际承担了环境法律规制的部分职能，这也意味着部分技术掌控主体拥有了“规制权”。换言之，因技术赋能而形成的技术权力，在缺乏法律确认和道德证成的情况下，容易被技术主体滥用而破坏程序正义。如环境自动决策系统根据当事人提供的资料生成相关许可证的过程，往往缺乏对处理数据的逻辑、过程及目的之解释，回避了程序正义要求。基于此，需将机会平等、过程透明及结果公正等价值要求嵌入技术赋能环境治理过程中，并体现程序正义的规范性要求。具体而言，在环境数据采集、处理及共享阶段，需通过规范的程序保障相关主体的知情权、参与权等权利。在环境数据应用阶段，既要将传统程序正义所强调的“透明化”引入技术赋能环境治理过程中，如以公众所知悉的方式公开相关环境算法及其逻辑等；也要设计相应的技术程序严防“算法霸权”，如任何主体都不能宣称自己更有智慧而在决策方面享有特权[24]。此外，在决策过程要注重采取适当的倾斜保护措施，如低收入阶层、偏远地区人群等对新兴信息技术掌握能力有限，参与能力相对较弱，需要保障其参与环境决策过程的权利。

(二)风险预防原则的贯彻

传统环境规制往往立足于现实发生的环境妨害，采用末端反应规制措施，并通过“肇事者原则”进行责任的界定与承担[25]。在这种规制模式下，确定性的结果成为规制前提，技术被认为是可以证实的，因此法律规制主要围绕“法益安全”和“危机可预见”展开，目的在于为所涉主体的法益提供安全保障；同时寄希望通过可靠性较高的法律手段及时实现危机预防[26]。面对环境风险，监管机构为实现其保护公共利益的承诺，往往采取事后直接管控的规制措施，并因行政区划和级别的不同衍生出多层次的规制结构，逐渐形成了强调危机应对的科层式风险规制结构。然而，新兴信息技术在带来治理便利的同时，将风险引入到规制层面，这意味环境生活、生产及监管等都将面临不确定性和复杂性。

现代环境问题与现代技术革新密不可分，而由现代技术所引发的环境风险对传统科层式规制提出了挑战，强调事后规制的风险规制措施难以应对不确定性的环境风险。与此呼应，预防为主已经作为我国《环境保护法》的一项基本原则被确立，新出台的《数据安全法》同样明确了数据安全风险预防条款，而风险预防原则也被认为是我国未来环境法典的法律原则之一[27]。所以为应对技术赋能环境治理过程中的不确定性，要明确风险预防原则，结合风险产生、发展、爆发及消散的运作机理，采取动态的规制措施。

对技术赋能环境治理所引发的新型治理风险而言，要审思技术赋能环境治理的过程，通过事前规制的方式应对不确定性风险。具体而言，为应对技术赋能环境治理的风险，需通过事前的风险识别和预设的风险规制措施提前化解治理风险，如在环境数据采集、处理、共享及应用全过程中进行风险评估与风险管理等。技术赋能环境治理是未来数字中国建设的重要环节和必然趋势，但大数据等新兴信息技术的不确定性与环境治理的复杂性相糅合，营造了更为复杂多变的治理环境。此外，风险预防需要结合成本收益分析进行综合考量，以实现技术赋能推广与风险防治内在张力的动态平衡，可从技术合理使用、风险早期识别和危机综合防治等角度展开。

因此，技术赋能环境治理的过程需贯彻风险预防原则，首先，环境数据采集、处理、共享及应用过程中不可避免用到大量新兴信息技术，要明确技术合理使用标准，从而降低技术赋能环境治理的风险。其次，风险预防的主要目的在于“早发现、早处理”，如通过自动监测系统预警及风险评估等程序，及时识别可能存在的安全隐患，然后分析可能产生损害的程度。最后，结合风险评估的结论采取相应的危机预防或规制措施，危机的综合防治要以比例原则为衡量准则，同时运用成本效益分析理论，保障规制措施的合理性、可行性与可控性[28]，进而避免风险转化为危机。

四、技术赋能环境治理风险的法律规制架构

大数据等新兴信息技术改变了传统环境治理模式，同时技术赋能的过程也放大了现有环境监管模式的缺陷，似乎使技术创新性和法律稳定性、技术迭代性与法律滞后性之间的矛盾更为尖锐。但这并非否定风险法律规制的制度价值，相反，正如托依布纳所说“法律的不确定性跟法律本身一样古老”[29]，技术、风险、法律本身就是不同要素、结构和过程在历经不确定性过程中的一种社会建构。因此，要依据技术赋能环境治理风险的场域、形态和特质，更新法律治理的基本逻辑和制度框架，这不仅是环境风险应对之需求，更是法律系统与时俱进的彰显。基于此，法律需要突破以技术使用后果为重心的末端反应思维，对技术本身的治理风险进行全流程规制。

(一)构建安全隐患的风险预防机制

针对技术赋能环境治理过程中可能存在的安全隐患，需根据风险预防原则构建风险预防机制。传统环境法律制度强调对具体生态环境破坏行为或污染行为的规制，并借助法律规则对生态环境破坏等行为进行救济，能起到补偿生态利益并维护环境秩序的作用。但在技术赋能的影响下，以环境数据为基础的治理过程具有技术不确定性，如环境数据聚合平台处理数据过程存在诸多安全隐患，对法律规则提出了新要求。基于此，规则制度设计需要立足于技术赋能环境治理过程引发风险的主体和行为，强调预防型的法律规制设计以实现对不确定性风险的规制。

其一，要建立技术赋能环境治理风险评估制度。风险不确定性表现为危机的可能性、突发性和损害性，这意味着无法基于确定性证据对风险进行现实性规制，因此法律规则的逻辑起点是对风险的预防，构建环境数据风险评估制度是风险预防的首选。《数据安全法》提出要建立数据安全风险评估机制，因此针对技术赋能环境治理的风险，需要建构环境数据风险评估制度，如以环境数据聚合平台为基础展开风险评估，消解其可能存在的安全隐患等。具体而言，技术赋能环境治理的风险评估是系统化评估，可以结合《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》等法律中所涉及的“数据安全风险评估”“安全评估”等内容进行建构。这需要通过科学、严谨地定性和定量分析，得出符合实际情况的风险结论，如采取五分法对风险进行定级，即高风险、中高风险、中风险、中低风险和低风险5个风险等级。环境数据风险评估通过预设环境治理过程中的不利后果而采取前瞻性措施，以可控的科学评估应对不确定的环境风险。

其二，要建立危机应对制度，结合相应的风险等级采取有针对性的措施。当评估结果显示环境数据采集、处理等过程存在一定引发危机可能性的时候，应当及时采取与风险级别相适应的措施，以避免或降低技术赋能环境治理的风险。风险应对制度需要明确监管者风险规制的条件，一是环境治理过程中发生了不合理的行为；二是该行为可能造成损害；三是这种损害的可能性存在一定的科学证据。符合上述条件，则环境监管者根据风险的等级、风险紧迫性及风险可能性采取禁止环境数据采集、明示数据安全边界、进行平台算法审核等相对应的措施。

其三，要完善风险预防法律体系。一是在环境保护领域积极落实《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》《信息网络传播权保护条例》等法律法规，使现有针对新兴信息技术的法律法规与环境法律法规相衔接，形成制度合力。二是针对环境治理领域新型风险的特征，不同主管部门要根据环境要素的区别出台相对应的环境数据指引、指南及标准等规范性文件，如根据土壤、大气及水体等不同环境要素明确可操作的风险等级保护标准和信息安全管理标准等。

最后，要强化行业自律，构筑“风险预防型”行业理念。生态环境大数据企业、监测企业、污染企业及相关科技公司等可以为技术赋能环境治理提供技术支撑，如环境数据聚合平台的建立与运营、环境数据算法决策应用软件及数据云储存等。因此相关企业既要积极更新技术，也要严格保护个人隐私信息，并形成行业自律，形成“风险预防型”行业理念。对于在技术赋能环境治理过程中所掌握不涉及安全、隐私及监管等部分的环境数据，要利用云储存等新技术进行结构化归档，以便于选择性恢复；否则需要对数据及数据的存储介质进行彻底删除，以达到不可恢复的程度。此外，企业内部还需结合实际情况，对涉及环境数据采集、处理、共享及应用的部分，建立员工安全培训手册、承诺书等内部管理制度。

(二)形成多维环境数据的共享机制

环境数据作为可复制性和非排他性的新型治理“资源”，在技术赋能环境治理过程中起到了基础性作用。然而，实践中所出现的数据保护主义、数据割据等“信息孤岛”现象，无疑会限制环境数据资源的潜在价值。因此，形成数据开放共享机制是环境法律规制的重要任务。

其一，要保障多元主体参与环境治理，从源头丰富环境数据的来源。为应对当前环境公众参与程度较低、环境信息不对称等问题，要保障参与主体的知情权、参与权及数据权等合法权利。对企业及公众等参与主体而言，要确立参与主体的行为准则，符合技术赋能环境治理的客观规律要求，同时兼顾效率和公正。具体而言，要保证环境治理大数据技术创新，明确技术使用的合理性和合法性标准，为多元主体参与环境治理提供具体途径。如通过环境公民科学等途径对特定区域公众开展培训等活动，赋予其参与环境事务的能力或技能，进而服务于环境治理活动[30]。这种多元参与的过程能够丰富环境数据的采集来源，减轻环境监管部门的监测压力、节省行政资源，同时还能够促使公众形成环境保护理念。

其二，“信息鸿沟”与“信息孤岛”的消解需要以环境监管主体为中心，充分利用不同环境监管职能部门的数据资源，形成开放共享机制。首先，环境监管部门要建立数据共享平台，如由生态环境部门提供开放透明的环境数据共享平台，实现环境数据实时、有效和高度开放，并打造共建共治共享的环境数据治理格局。其次，要立足于环境数据共享平台，进一步形成“智慧环保”技术中台，为不同职能部门提供环境治理的大型工具仓库，可供相关职能部门自行选择，并重复利用。如建立技术赋能环境治理工具库，同时通过设立统一的环境标准，对环境数据进行类型化处理，将不同环境要素的基础数据、监测工具标准、监督管理日志、生态修复工艺、算法程序等环境数据及治理工具进行标准化、类型化、规范化处理，形成技术赋能环境治理技术中台，以便不同环境职能部门自行选择与利用。最后，要结合《个人信息保护法》等法律法规明确环境数据共享的边界，平衡开放与保护的内在张力，如在个人信息保护、跨境数据流动等治理场景中，要进行相对应的安全评估等，以防出现隐私泄露等危害。

(三)建立算法偏见的动态监管机制

环境正义作为技术赋能环境治理的基本理念，是建构法律规则、完善信息安全制度和配置法律责任的指引，体现在风险法律规制的全过程中。环境数据应用过程中的算法偏见和歧视等风险将成为环境治理过程中非正义的主要来源。因此，技术赋能环境治理实践需要关注环境正义理念的制度化，在环境数据应用过程中，建立针对算法偏见的预防机制，根据算法决策风险现实情况及时动态调整监管措施[31]，实现环境数据公正的价值目标。

首先，要建立环境算法技术的公开制度，通过法律规制的介入，落实技术公开、共享的监管责任，保障信息对称。算法决策等技术的加入使得监管者和被监管者之间介入了中间要素，但这种介入并不必然是负面的，技术介入与公开同样能够借助大数据时代的信息传递优势，实现实然层面的信息对称，有效的算法公开将使社会公众能了解决策流程，通过透明决策预防技术偏见。

其次，要赋予公众环境大数据技术解释请求权以对抗“数据黑箱”行为，如污染自动监测等新技术类型的释明、环境大数据平台操作及运用方法、数据共享隐私条款解释及环境执法辅助等系统的算法解释。为确保环境大数据采集、处理、共享及应用的合理性和正当性，数据相关解释请求权以环境治理相关性为前提，以公众的可理解性和可救济性为目标，以造成或可能造成实然权益损耗为行使条件。

再次，需要强化环境数据处理技术的监管，从源头上防治技术歧视。带有歧视性的算法系统将持续输出存在偏见的结论，因此要从数据采集环节开始，建立全方位的监管机制。具体而言，监管者要建立科学的监管规则，一方面需及时应对由环境大数据应用所带来的歧视，如由于环境数据具有可记录、可分析属性，通过机器学习可以识别环境数据记录而形成的“杀熟”现象，可以通过更新技术的方法实现风险隔离等；另一方面要追究人为技术操控等行为的法律责任，形成技术问责制度，防止使用者恣意使用算法等技术进行不当干预，如使用环境执法辅助系统时，禁止利用所掌控的算法技术逃避处罚或为他人逃避处罚提供帮助等。

最后，要强化技术赋能环境治理的程序保障，通过规范的程序降低环境数据采集、处理和共享过程中的错误率，为环境数据应用提供可操作性较高的程序指引。

(四)完善技术赋能的法律责任机制

技术赋能环境治理的模式冲击了传统环境法律关系，基于技术行为的风险促生了隐蔽性更强、破坏性更大、监管难度更高的新型环境违法行为，如通过技术手段干扰和破坏环境监测等，现有环境法律责任体系存在环境违法的成本低、责任主体不全、执法能力和力度不够、守法动力不足等问题。由于技术赋能环境治理方兴未艾，针对新型环境违法行为，法律责任的配置需要关注环境技术创新和环境权利救济之间的动态平衡，对环境主体的行为规制需要强化法律责任，以明晰恰当的法律责任作为风险防范系统中的末端防控机制。质言之，当环境治理过程中的技术行为引发危害性后果时，法律责任可以通过系统和有秩序地适用强力，来调整和安排特定主体的行为[32]。

技术赋能环境治理的法律责任约束以主体的违法或违约行为为基础，借助法律责任的强力对特定主体进行负面评价或采取相应的惩罚，法律责任条款作为法律有效实施的保障，是风险防控的最后一道防线，同时也是危机引爆后的处理手段。触发法律责任的特定行为，包括故意行为和过失行为两种。技术赋能环境治理中的故意违法行为具备主观恶性，如干扰在线监测数据控制环境应用算法程序获取非法利益等，此时法律责任的适用不以实然损害为条件；过失行为是特定主体由于未严格执行法律、法规及操作规程等原因造成了实然损害，将承担法律责任，一般不具备主观恶性。因为过于严格的法律责任可能会损害相关主体的积极性从而抑制技术赋能环境治理的进程，所以过失的认定可限定在特定主体在对生态环境大数据技术风险认知的疏忽大意等范围之内，如由于疏忽大意错误统计采样数据等。

就监管主体而言，监管法律责任的配备是进行环境有效监管的保障，能够实现环境善治之目的。监管者的责任认定应坚持以依法行政、信赖保护及比例原则为基础进行行政和司法惩戒。针对技术赋能环境治理过程中监管者的违法、违规行为：第一，要强化数据风险治理的行政责任制度，对“不作为”“慢作为”“乱作为”的监管者要追究其行政责任。如形成以环境数据应用效能目标责任考核体系，依环境数据风险治理的实际情况确定监管者的考核和评估结果，并以此为基础对监管者进行综合考核评价和责任确定。第二，要落实数据风险治理的民事责任制度，在部分公私合作的环境项目中，对环境数据监管过程中发生的违约等行为，要追究其民事责任，如监管者未尽数据安全保障义务，造成社会公众人身或财产损害的，应当承担补充责任。第三，对监管过程中的数据泄露、数据失真、虚假评估等危害性较为严重的行为，要建立民事、行政、刑事相结合的多重责任体系。

对参与主体而言，由于参与技术赋能环境治理的主体较多，其法律责任需根据不同主体参与技术赋能环境治理过程中违法、违规行为进行分别确立。第一，社会公众的法律责任主要针对环境数据风险事件中的过激反应等违法行为。第二，企业的法律责任主要针对伪造虚假排放数据，以及环境数据流程中的不正当竞争行为等。第三，科技企业等第三方参与主体的法律责任较为特殊，因掌握了技术和信息数据，第三方参与主体在技术赋能环境治理过程中一般处于优势地位，由其造成的损害也更为严重，因而要针对第三方主体的违法行为专门设计法律责任规则，提高其违法成本，如加大第三方主体隐私数据泄露、虚假评估等行为的罚款力度，追究相关负责人的法律责任等。

结语

从“环境治理”迈向“环境智理”是第四次工业革命以来的必然趋势，我国“十四五”规划纲要提出，要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，赋能传统产业转型升级。可见大数据等新兴信息技术应用于环境治理成为持续改善我国环境质量的必然途径。与此同时，技术的“双刃剑”特性使大数据等技术在应用于环境治理的过程中存在引发环境治理风险的可能，如造成错误的环境决策、引发环境非正义等。但风险的存在并不意味着对技术赋能环境治理模式的否决，相反，接受“环境智理”，同时对技术赋能环境治理风险进行法律规制，不仅是提高环境治理效能的必然要求，更是环境法学的历史使命和责任。