人工智能在环境法律监督与治理中的应用研究

马 俊

（河南财经政法大学,河南 郑州 450016）

环境问题已经成为亟待解决的全球性问题。随着技术的发展，人工智能（AI）已经被广泛应用于环境法律监督与治理领域，为环境保护提供了前所未有的可能性。AI技术在环境监测、数据分析、风险预测等方面展现了巨大的潜力，为政策制定者提供了更加精准和高效的决策支持。然而，随着AI的广泛应用，其潜在的技术风险和伦理挑战也日益凸显。算法缺陷、数据偏差和责任归属问题都可能影响AI在环境治理中的有效性和公正性，环境技术门槛的降低也可能造成政府信息公开的权威性和准确性受到挑战，进而影响公众的信任和参与。

1 AI在环境治理中的应用现状

1.1 环境监测和数据分析

（1）环境监测方面

AI技术在环境监测方面的应用使得实时监控变得更加高效准确。借助先进的传感器技术和远程监测系统，AI能够持续追踪各种环境指标，如空气质量、水环境质量、声环境质量等[1]。这些远程监测系统可以覆盖广阔的地理区域，提供持续不断的环境数据流。此外，还能够通过无人机和卫星遥感技术监测人类难以到达的区域，如深山老林或偏远湖泊，从而为环境保护和管理提供全面的视角。

（2）数据分析方面

在数据分析领域，AI通过高级算法处理和分析大规模环境数据集，从中提取出有价值的信息，包括识别环境变化的趋势、模式和潜在的风险因素[2]。AI的机器学习模型能够根据历史和实时数据预测未来的环境变化，如空气质量指数的波动、可能发生的污染事件等。这些预测有助于制定更为精确和有效的环境管理策略和应对措施。

1.2 环境风险评估和预测

（1）环境风险评估方面

在环境风险评估方面，AI能够分析大量复杂数据，识别和评估各种环境风险因素，如污染源、有害物质的排放以及其他可能对环境造成影响的因素。这些评估基于多维度数据，包括工业活动、城市发展和自然事件等。AI还可以辅助进行生态环境的影响评价，通过模拟不同情景下的环境变化，评估特定项目或政策对生物多样性、水质和土地使用等的潜在影响[3]。

（2）环境风险预测方面

在环境风险预测方面，AI能够通过算法模型预测未来可能出现的环境风险事件。例如，空气和水质污染的爆发、极端天气事件或自然灾害的发生概率。AI模型还能够根据当前和历史数据预测未来的环境状况，帮助制定预防措施和应急计划[4]。例如，通过分析气候变化数据，AI能够预测干旱、洪水等自然灾害的风险，从而协助政府和相关机构提前准备，做好预防工作，降低可能的损失和影响。

1.3 政策制定和执行辅助

（1）环境政策制定方面

AI能够凭借对大量环境数据的分析，帮助政策制定者更好地理解环境问题的复杂性和多维性。例如，AI可以对历史环境数据进行分析，预测特定政策干预的潜在效果，从而协助政策制定者设计出更加科学合理的环境政策[5]。此外，AI还能够帮助评估不同政策选项的成本效益，确保所制定的政策的环保高效和经济可行。

（2）政策执行方面

AI系统可以实时监控环境状况和相关活动，确保环境法规和政策得到有效执行。例如，在工业排放监控中，AI可以实时分析排放数据，迅速识别超标排放行为，及时通知相关部门采取措施，有效防治环境污染。此外，AI还能自动检测和报告环境违规行为，提高环境法律执行的效率和透明度[6]。

Al系统还能够对公众的意见和反馈进行分析，通过分析社交媒体、公众咨询和反馈数据，了解公众对环境问题的关切和期望，确保环境政策更具包容性和针对性。

2 AI应用中的技术挑战

2.1 算法缺陷和技术风险

（1）算法缺陷

某些AI算法在理解复杂的环境变量和关系时可能存在局限性，会导致决策过程出现漏洞。例如，在处理非标准化或非结构化的环境数据时，算法可能无法准确识别关键模式或变量。AI模型在学习数据时可能过度拟合特定数据集，导致其在实际应用中的泛化能力较差。这意味着模型可能在特定情况下表现良好，但在面对新的或稍有不同的环境数据时性能下降[7]。

（2）技术风险

尽管AI技术在快速发展，但在处理复杂的环境问题时仍存在限制。例如，对于复杂的生态系统和多变的环境因素，当前的AI技术可能还无法完全模拟和理解它们的相互作用和长期影响。此外，AI系统在实时处理大规模、高复杂性的环境数据时，可能会受到计算能力和算法效率的限制。

2.2 数据偏差导致的风险

（1）不公平决策

数据偏差，特别是在收集和处理环境数据时的偏差，可能导致AI系统的决策出现偏见[8]。例如，如果某一地区的环境数据在数据集中被过度代表或者忽视，则AI模型在该地区的预测和分析可能不准确或有偏差。这种数据偏差可能导致不公平的环境决策，如对特定区域或群体的环境问题缺乏足够的关注，或者在资源分配和环境保护措施中存在不平等。

（2）误导性决策

当AI模型基于偏差数据作出预测或建议时，可能导致误导性的环境决策。例如，对于污染预测或生态风险评估，偏差数据可能导致对潜在风险的低估或高估。这不仅会影响环境政策的制定和执行，还可能对环境和公众健康造成不利影响。

2.3 辅助决策带来责任转嫁风险

（1）决策责任模糊

在AI辅助的决策系统中，当出现错误或争议时，确定责任的归属可能变得复杂。由于AI系统的决策过程可能包括复杂的算法和数据分析，责任归属可能在算法开发者、数据提供者、系统操作者和政策制定者之间模糊不清[9]。这种责任的不明确可能导致在出现环境问题或决策失误时，各方相互推诿，从而影响问题的及时解决和未来决策的质量。

（2）信任和透明度问题

如果公众、决策者或其他利益相关方无法完全理解AI决策的基础和过程，可能会对AI提出的建议或预测持怀疑态度。这种信任的缺乏可能阻碍有效的环境管理措施的实施。AI决策过程不透明可能导致公众对环境决策的不信任，特别是在决策涉及公共利益或敏感环境问题时。

2.4 环境技术门槛降低带来主体对立风险

随着环境技术的发展，尤其是AI的普及，政府在环境治理中的信息公开可能面临权威性和准确性的挑战。

（1）信息权威性受质疑

当公众和私营部门都能够利用AI技术进行环境监测和数据分析时，政府公布的环境信息可能会受到来自多方的质疑和验证。这种情况下，如果政府数据与民间数据存在差异，可能导致政府信息的权威性受到挑战[10]。由此产生的信息对立可能影响公众对政府环境政策和决策的信任度，影响环境治理的有效性。

（2）信息准确性的挑战

随着数据来源的多样化和环境监测技术的复杂化，政府需要确保其公开信息的准确性。不精确或过时的环境数据可能导致错误的政策决策和公众误解。因此，政府在利用AI技术进行环境监测和数据分析时，必须采取更严格的数据质量控制措施，确保环境数据的准确性和时效性，以维护其在环境信息公开中的公信力。

3 优化AI应用的策略

3.1 应对算法缺陷和技术风险的策略

（1）改进算法设计和测试流程

采用跨学科团队进行算法设计，包括环境科学家、数据专家和伦理专家，以确保算法在设计阶段就考虑到多方面的影响和需求；AI开发者和研究机构实施迭代开发和测试过程，持续优化算法性能，这包括使用多样化和广泛的数据集进行测试，以提高算法的泛化能力和准确性[11]。此外，引入外部审查和评估机制，如第三方验证和同行评审，以确保算法的有效性和安全性。

此项措施旨在提升AI算法在环境治理领域的适应性和准确性，减少由于算法缺陷或过度拟合导致的风险。通过跨学科合作研发和持续优化，算法能够更好地理解和处理复杂的环境问题，提高AI决策的质量和可靠性。

（2）增强AI系统的应急处理能力

AI系统开发者需集成高级的异常检测机制，在AI系统中嵌入预警功能，以便及时识别和响应潜在的环境风险和异常情况。环境部门应与AI系统开发者协作，建立环境监测和应急响应的一体化框架，确保AI系统能在关键时刻提供有效支持。应急管理机构需在AI系统中整合应急响应协议，确保在环境危机发生时，AI系统能够快速提供决策支持，并与现有的应急响应机制无缝对接[12]。

此项措施目的在于提升AI系统在紧急情况下的反应速度和处理能力，确保在面对突发环境事件时，能够迅速作出准确判断并采取有效行动。

3.2 减少数据偏差和提高决策公平性的策略

（1）多元化数据源和加强数据代表性

数据收集机构应致力于从多个来源收集环境数据，确保涵盖不同地区、不同生态系统和各种环境条件。AI开发者在算法训练过程中应使用具有高度代表性的数据集，要能反映不同区域和环境状况的多样性。此外，政府监管部门应制定标准和指南，指导数据收集和使用过程，确保数据的全面性和代表性。

此项措施目的在于确保AI系统在决策过程中使用的数据能够全面反映实际环境状况，减少由于数据偏差导致的错误决策和不公平现象。

（2）实施定期的数据审计和质量控制

政府环境部门应定期进行环境数据的审计工作，以验证数据的准确性和完整性。独立审计机构应参与数据审核，确保数据收集和处理过程中的透明度和客观性[13]。AI开发者需定期对使用的数据进行质量控制检查，包括检测数据集中的偏差和异常值，并对数据处理算法进行调整以减少偏差。

此项措施目的在于通过定期的数据审计和质量控制，确保AI系统使用的数据在准确性和代表性方面达到最高标准，从而减少决策过程中的偏差和不公平现象。

3.3 明确辅助决策的责任归属和提高决策过程透明度的策略

（1）建立明确的责任和问责机制

政府监管机构应制定和实施针对AI辅助决策系统的明确责任和问责机制。这包括确立AI系统在环境决策中的角色、责任界定以及在决策失误时的问责流程。AI开发者需提供详细的AI系统文档，明确指出系统的使用范围、潜在风险和限制条件，以及在出现问题时的责任归属。用户组织（如环境保护机构）应参与责任框架的制定，确保AI系统的使用和监管既符合技术要求，又符合公共利益和法律规定。

此项措施目的在于明确AI辅助决策系统在环境管理中的责任和义务，避免责任推诿和责任模糊，确保在决策失误时能够迅速和有效地追究责任。

（2）提升决策过程的透明度和公众参与

政府部门在使用AI辅助决策时，应公开决策流程、所依据的数据和模型，以及决策背后的逻辑和原因。这包括在政策制定过程中提供足够的信息和解释，使公众能够理解决策的依据。AI开发者应提供用户友好的界面和解释工具，使非技术用户能够理解AI系统如何工作和做出决策。此外，民间组织和环保团体应参与监督AI决策过程，确保环境政策和决策反映公众利益，同时提供渠道和机会，让公众直接参与环境决策过程。

此项措施目的在于提高AI辅助环境决策过程的透明度，增强公众对环境决策的了解和信任。同时，通过鼓励公众参与，确保环境政策更全面地反映社会需求和环境保护的公共利益。

3.4 应对技术门槛降低带来的主体对立风险的策略

（1）提高信息公开的准确性和权威性

政府环境部门应确保其公开的环境信息，包括AI生成的数据和分析结果，经过严格的验证和审查，以保证信息的准确性和可靠性。引入独立验证机构参与环境数据的审核和确认，增加信息公开的客观性和权威性。与科研机构合作，运用最新的科学研究成果和技术手段，确保环境信息的科学性和时效性。

此项措施目的在于提升政府环境信息公开的准确性和权威性，减少由于信息误差或偏差导致的主体对立风险，提升公众对政府环境信息的信任。

（2）强化跨部门和利益相关方之间的合作与沟通

政府各部门间应建立协调机制，共享环境数据和AI分析结果，确保信息的一致性和互补性。私营部门和非政府组织应被鼓励参与环境数据的收集和分析，同时与政府部门共享信息，增强数据的全面性和多样性。促进政府部门、私营部门、非政府组织和学术界之间的定期沟通和磋商，共同探讨环境问题、数据解读和政策制定。

此项措施目的在于通过跨部门和多方利益相关者的合作与沟通，减少信息孤岛，消除主体间的信息对立，建立共同的环境治理目标。

3.5 法律框架和政策调整策略

（1）更新环境法律以适应技术发展

立法机构应审查和修改现有的环境法律，确保其与AI技术在环境治理中的应用相匹配，并应对相关的法律和伦理问题。环境监管机构需与法律专家合作，制定针对AI技术在环境监测、评估和管理中的应用的具体指导原则和标准。法律专家团队应进行研究和分析，探讨如何调整环境法规以适应AI技术的应用，同时应考虑到技术的快速变化和未来的发展趋势。

此项措施目的在于确保环境法律能够充分适应AI技术的发展和应用，解决由于技术进步带来的新的法律和伦理挑战，确保环境法律的现代性和有效性。

更新的环境法律将为AI技术在环境治理中的应用提供清晰的法律框架和指导，有助于推动技术的负责任使用和有效监管。这样的法律更新将提升环境法律的实用性和适应性，确保法律制度能够跟上技术发展的步伐，支持环境保护和可持续发展的目标。

（2）制定针对AI技术环境治理应用的具体政策和标准

环境部门需与行业专家和政策制定者合作，制定专门针对AI在环境监测、分析和管理中应用的具体政策和操作标准。这些政策和标准应包括AI系统的设计、数据处理、结果解释、使用限制以及与环境影响相关的规定。环境部门应定期审查和更新这些政策和标准，以确保它们能适应最新的技术进展。

此项措施目的在于确保AI技术在环境领域的应用有明确的操作指南和标准，旨在提升其应用的透明度、准确性和可靠性，同时确保环境政策的连贯性和有效性。

明确的政策和标准将有助于指导AI技术在环境领域的合理和负责任的应用，减少可能的误用或滥用。这将促进AI技术在环境保护中的有效利用，同时确保技术发展与环境保护目标相协调，为实现可持续发展提供支持。

4 AI环境治理应用案例分析

“绿色地平线”（Green Horizon）项目由国际商业机器公司（IBM）研发，展示了AI在环境治理领域的成功应用。特别是在中国北京，这个项目通过AI技术实现空气质量管理和预测。

4.1 应用措施：先进的数据分析和认知计算技术

IBM利用其先进的认知计算技术对大量环境数据进行分析，包括气象数据、交通流量、工业活动以及能源使用情况。复杂的算法对这些数据进行处理，以预测未来几天内的空气质量，并提供策略建议。

4.2 作用：准确的空气质量管理和预测

该技术的应用使得北京环境部门能够更准确地预测空气质量变化，进而及时调整工业生产计划、优化交通流量等，有效降低空气污染水平。预测结果的准确性和及时性显著提升了空气质量管理的效率，减少了对公共健康的影响。

4.3 作用：政策制定和执行的改善

凭借IBM的认知系统提供的数据和分析，政策制定者能够制定更有效的环境政策和措施，特别是在应对空气污染方面。项目的实施有助于减少北京市大气中的有害颗粒物，改善了市民的生活质量，并对城市的长期可持续发展产生了积极影响。

该案例展示了AI在环境治理中的成功应用，特别是在数据处理和预测方面的潜力。IBM的“绿色地平线”项目不仅展示了AI技术的实际效益，也为其他城市提供了可借鉴的模式，体现了AI在提升环境政策制定和执行效率方面的巨大潜力。

5 结语

随着AI技术的不断发展和完善，其在环境法律监督与治理中的应用将越来越广泛。因此，持续关注AI技术在环境领域应用的发展趋势，不断调整和完善相关的法律法规和政策措施，对于实现环境保护和可持续发展的目标至关重要。随着AI技术的进步，未来的环境监测将趋向自动化和智能化，依靠无人机、卫星遥感和物联网传感器实现实时、全面的环境监控，并自动分析数据以识别和预警环境风险。同时，AI将在环境政策制定和执行中发挥关键作用，通过大数据分析帮助制定更有效的环境政策，并优化资源分配，确保政策的科学性和实效性。