□ 杜佳芮 陶林
作为一项蕴藏巨大潜能的颠覆性技术，人工智能大模型得到越来越广泛的运用。在生态环境治理领域，随着数字化治理能力持续跃升，人工智能大模型等前沿技术正加速嵌入生态环境治理主流程，技术角色正在从“信息辅助者”转向“判断参与者”。不过，当算法开始影响“如何判断”“何时介入”“依据何在”等治理核心问题时，其带来的制度性影响和风险已不容回避，有必要采取积极有效措施，完善人工智能大模型参与生态环境治理机制，让人工智能大模型转化为支撑“美丽中国”建设的坚实制度力量。
人工智能大模型重塑生态环境治理
人工智能大模型嵌入生态环境治理，绝非仅仅是效率工具的升级，更是一场治理逻辑的深层重构，带来生态环境治理的数字化转型。
环境风险识别正由静态发现转向动态预判。传统治理模式多数是依赖事后响应——通过监测异常、群众举报、现场核查拼凑问题图景。如今，随着遥感影像、排污申报、执法记录、公众投诉等多维数据持续汇聚，大模型得以穿透表象，将治理关口从“发现问题”前移至“预见问题”。
监管启动机制正由被动响应向系统主动驱动转变。非现场执法与智能监管的普及，使监管不再主要仰仗人工巡查或信访触发，而是由系统持续运行、主动推送线索。是否启动监管、何时介入执法，日益受算法判断所牵引，使得生态环境治理更加主动。
生态环境政策研判的证据基础正由经验主导向模型推演转变。政策模拟、情景预测和成本-效益分析等工具深度融入决策流程，不同方案需在模型中反复推演比选，模型结论正逐渐成为生态环境治理政策讨论不可绕开的参照坐标。
技术深度介入可能带来制度运行风险
当人工智能大模型深度嵌入生态环境治理，制度建设尚未同步跟进时，其影响便不再局限于技术层面，而是演化为可能存在的制度运行风险。
风险研判面临“技术指标前置”的价值偏移。模型输出常因披着“客观”“精确”的外衣，在政策讨论中获得重要的话语权重。问题界定与方案筛选日益围绕可量化指标展开，而公平诉求、区域差异和代际责任等难以被充分数据化的治理维度，则可能在算法逻辑中被边缘化甚至剔除。风险识别虽愈发“精准”，却可能在价值维度上日渐窄化。一旦此类判断逻辑被制度固化，治理体系或将陷入“技术越精密、回应越片面”的困境，削弱其应对复杂公共问题的整体能力。
监管启动面临“判断权—责任链”的断裂。在可解释性层面，数字技术为生态环境治理提供的辅助决策和自主决策，均基于大数据驱动的深度学习模型，但其决策逻辑缺乏透明度与规范性，无法阐释决策的科学性与合理性。算法深度参与执法线索筛选与资源调配，使监管决策逐步从“人主导”转向“系统驱动”。当判断权向系统集中，而问责机制仍锚定于人类主体，便极易形成“系统做判断、责任难追溯”的制度张力。
政策执行面临“技术结果刚性化”的异化风险。当模型结论被广泛用于方案比选、绩效考核与执行评估，技术指标便容易被简单等同于治理成效，地方治理的弹性空间与情境解释权随之压缩。更值得警惕的是，模型运行逻辑往往黑箱化、难验证。若技术结果在缺乏充分说明与程序保障的前提下直接转化为执行指令，政策执行便可能沦为“围着指标转”的机械操作，背离对实际治理效果的综合判断。数字技术去中心化的特性在弥补传统科层制封闭性弊端的同时，也可能对其层级控制体系、协同合作规范、理性决策机制造成重大威胁，导致生态环境治理出现效能下降、标准规范冲突、决策理性消解等一系列衍生性问题。
完善人工智能大模型参与生态环境治理机制
面对技术深度介入生态环境治理的新格局，必须完善人工智能大模型参与生态环境治理机制，明确技术参与治理判断的角色边界与责任框架。
完善生态数据综合信息平台。生态风险治理的关键在于对迅速变化的生态数据、生态风险要素进行收集、存储和分析，建构并完善生态灾害链综合监测和风险早期识别体系，以便实时、在线监测生态环境风险，并实现对生态风险信息的智能归集、智能流转、灵敏反应和及时处置，预防预测预警，化解潜在的生态风险。为此，需要完善相关部门的信息沟通机制，实现大数据信息共享。
构建全流程的生态风险治理体系。加强事前预防预测预警，提高先期处置能力。在风险研判环节，必须确立人类判断的兜底地位。应通过制度明示模型结论仅为辅助参考，不得完全替代综合研判。在关键节点设置人工复核机制，将公平、差异、长远责任等价值要素重新纳入决策视野，防止风险研判在技术上日益精微，却在价值上不断失焦。实现全方位实时在线监测，借助垂直立体监测、网格化加密等数字监测技术编织严密的风险监测网络，将监测范围扩展至重点区域、风险区域、敏感区域，从不同层面、不同领域全面反映生态风险状况，形成多维度监测体系。在监管启动环节，亟须厘清算法参与的权责边界。针对算法介入执法线索生成与资源配置的现实，应通过制度设计，明确模型开发、数据选取、参数调整及判断偏差的责任主体，建立可审查、可解释、可追溯的问责机制，确保系统判断始终运行在可问责的制度轨道之上。强化事中风险精准智控，提升风险治理效能。生态风险决策是生态风险治理的关键环节，要实施生态风险精准智控，提高风险决策效能。依据大数据云平台、数据应用管理平台等数字技术整合碎片化信息，分析预警来源，对生态风险引发的群体性事件进行舆情分析，从而提高生态风险决策科学性，提升生态风险应急处置能力。在政策执行环节，必须重构评价方式与程序规范。将模型结果用于考核评估时，须严防“指标即成效”的简单化倾向。制度上应为地方保留必要的解释空间与调整弹性，同时强化对技术结果使用过程的程序约束与说明义务，避免政策执行在形式合规的外壳下，脱离真实治理情境。
[作者陶林为南京医科大学马克思主义学院副院长、教授、博导，杜佳芮为硕士研究生。本文为江苏省高校哲学社会科学重大项目（2024SJZD113）阶段性成果。]