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党的二十届四中全会指出，要“深入推进数字中国建设”，“持续深入推进污染防治攻坚和生态系统优化”。2025年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》印发，为人工智能技术与生态环境保护的深度融合提供了政策指引和实践路径。当前，人工智能已跻身国家核心战略布局，在生态环境监管、生物多样性保护以及自然资源优化配置等重要领域展现出巨大的应用潜力与价值，为促进实现生态正义提供了新机遇。 在学术研究领域，生态正义是一个强调人与自然界其他成员、人与人、当代人与后代人公平享有生态权益并平等分担保护义务的伦理理念。数字化和绿色化的相互融合、相互促进，将进一步提高人工智能赋能生态正义的效能。 人工智能赋能生态正义的进展和面临的挑战 人工智能技术以其能够实现数据整合、智能决策、精准监测的特性，为破解生态治理中的难题提供了新路径，在生态数据感知监测、优化生态补偿资金分配、拓展和重塑公众参与方式等领域展现出显著的赋能效果。 人工智能驱动的卫星遥感、传感器网络和物联网设备，实现了对污染排放、森林退化、生物多样性丧失等生态环境问题的大规模、实时、精准感知，使以往难以追踪的隐性污染和环境侵权行为无所遁形，为环境诉讼和社区维权提供了科学证据。 通过机器学习模型，人工智能能够优化水资源、清洁能源、生态补偿资金等稀缺资源的空间配置，更精准地识别生态保护的关键区域和最需要补偿的社区，从而提升生态治理资源的分配效率与公平性。 自然语言处理技术和社交机器人可以降低公众参与生态环境决策的门槛，通过智能化的公众意见分析系统，使决策者能够更全面地听取多元声音，拓宽了各类群体的参与渠道。 与此同时，人工智能赋能生态正义也存在现实挑战。人工智能的“数据依赖”“算法黑箱”（人工智能决策中不透明的运行机制）与“效率优先”的特性，使其在赋能过程中易衍生数据垄断、算法偏见与技术霸权等伦理风险，反而可能加剧生态正义失衡。当为算法提供学习训练的数据本身蕴含历史不公时，人工智能会学习并放大这些偏见。环境执法算法若基于历史污染数据进行训练，可能会偏向于建议在经济欠发达地区部署更多监测设备，而忽视经济较发达地区存在的更隐蔽的污染，从而导致环境监管策略和方法出现偏差。一些城市边缘社区由于缺乏数据和算力，难以利用人工智能捍卫自身环境权益，也难以参与影响自身的环境决策，从而可能较难享受到数字化的环境治理体系带来的红利。 人工智能决策依赖于可量化的数据，而原住民和当地社区在长期实践中积累的、难以量化的“地方性知识”或“隐性知识”则有可能被系统性边缘化。人工智能决策过程的不可解释性，使得错误的环境决策出现时，难以追溯其责任主体，从而对问责追责构成了挑战。 人工智能赋能生态正义的实现路径 人工智能赋能生态正义，一要坚持人与自然和谐共生。需将生态环境的良性发展与人民群众对生态正义及美好生活的诉求有机融合，促使人民群众在技术赋能的共建共治过程中共享中国式现代化进程中的生态保护成果。在新技术与新产业加速迭代的当下，自然要素已成为社会的新型财富形态，而人工智能赋能生态正义正是优化和规范自然要素价值实现与利益分配的现代化路径。人工智能要以“生态优先”为根本逻辑，深度融入生态环境修复、保护与治理全过程，并在法律、制度与伦理道德的综合约束下，系统重塑人类对技术要素与自然要素关系的认知框架与价值判断。 二要规范数字要素运行模式。强化算法风险全流程治理，重点防范资本力量借助算法优势攫取不当利益。应加大对经济欠发达区域生态环境治理的资源配置与政策倾斜力度，以此消除因“算法黑箱”等在环境治理领域引发的问题。要建构数据要素的源头治理体系。通过对数据采集环节实施严格规范，避免数据采集覆盖地域不全或出现结构性偏差，确保数据的全面性与可靠性，从源头上防范因数据缺陷导致的算法决策偏差问题。健全生态环境数据安全保护制度，将重要生态环境数据的采集、存储与管理权限纳入统一监管体系，运用加密技术与访问控制策略系统提高数据安全保障能力。 三要多元协同推动全球数字合作、实现普惠共赢。为在全球视野下提升人工智能助力生态正义的实践效能，需统筹国内国际两个大局，通过多层次合作推动全球生态环境治理体系进一步完善。建构多元协同的公众参与机制，通过拓宽公众参与渠道、完善程序保障，建立政府主导、企业担责、社会组织和公众共同参与的生态环境协同治理体系，增强生态环境决策的客观性与公正性。积极参与构建跨国数据合作机制与共享平台，将人工智能技术系统融入全球生态数据计算与分析网络，推动非敏感生态数据的跨境共享与协作利用，促进国际社会在生态环境治理领域形成权利共享与责任共担格局。基于全球共识制定适用于生态环境保护领域的人工智能国际协定、立法准则与伦理规范，重点明确人工智能系统应用的技术标准、生态环境数据共享范围及相关监管要求，确保技术发展符合生态环境权益保障的基本方向，使生态正义原则真正融入全球治理体系。 作者单位：王丽敏，北京工业大学马克思主义学院；张信杰，国家林业和草原局林草调查规划院 |
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