我們制造了污染，但算法卻無力改變

原標(biāo)題：我們制造了污染，但算法卻無力改變

文 | 顏璇

來源 | 智能相對論（ID：aixdlun）

設(shè)想一下，當(dāng)你往垃圾桶里扔一個易拉罐的時候，有一只“眼睛”正在看著你，它會監(jiān)控你扔垃圾的行為，看你扔掉的垃圾是否會“污染”可回收垃圾桶……是不是覺得毛骨悚然呢？

就在去年，澳洲已經(jīng)這樣做了。悉尼內(nèi)西區(qū)議會在區(qū)域內(nèi)投放3.5萬個新垃圾桶，這些新垃圾桶邊緣部位都置有無線射頻識別芯片(RFID)，通過這些芯片來監(jiān)控居民扔垃圾的行為，統(tǒng)計回收垃圾情況。同時，高科技芯片還可以記錄居民扔垃圾時間。

近年來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的成熟，環(huán)保領(lǐng)域正向智能化轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的環(huán)境治理方式開始式微，環(huán)保產(chǎn)業(yè)因為AI的加入充滿了無限的想象。而在想象落地之前，這篇文章要帶大家思考的問題是，AI要如何助力環(huán)保產(chǎn)業(yè)？而AI的加入是否真得百利而無一害呢？

AI入局之前，“智慧環(huán)?！笨赡苁莻€空談

環(huán)境污染問題咱們就不多說了，相信大家都懂。從大的方面來講，目前我國的環(huán)保問題主要是：污染欠賬多，污染物排放總量居高不下，污染隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移而轉(zhuǎn)移，行政管理體制尚不完善等等。這些問題都在一定程度上制約了環(huán)境治理和環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

而在AI完全加入之前，我們首先要談一談"智慧環(huán)保"。“智慧環(huán)?！笔恰皵?shù)字環(huán)?！备拍畹难由旌屯卣?，它是借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，把感應(yīng)器和裝備嵌入到各種環(huán)境監(jiān)控對象中，通過超級計算機(jī)和云計算將環(huán)保領(lǐng)域物聯(lián)網(wǎng)整合起來，可以實現(xiàn)人類社會與環(huán)境業(yè)務(wù)系統(tǒng)的整合，以更加精細(xì)和動態(tài)的方式實現(xiàn)環(huán)境管理和決策的智慧。

聽起來還不錯，但其中的問題可不少。

首先，很多企業(yè)都在炒“智慧”的概念，其科技創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用的意識、思路還有待進(jìn)一步開拓，智慧的環(huán)境管理理念、方法與現(xiàn)行體制、機(jī)制不匹配，缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃與組織。

其次，環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)“虛有其表”，相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展明顯滯后于應(yīng)用需求，更可怕的是，根據(jù)《清潔產(chǎn)品學(xué)刊》的最新研究表示，來自加拿大麥克馬斯大學(xué)的研究者們分析了2010年到2020年間整個信息通訊產(chǎn)業(yè)（ICT）的碳影響，包括了個人電腦、筆記本電腦、顯示器、智能手機(jī)和服務(wù)器。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，ICT產(chǎn)業(yè)帶來的碳足跡與以前相比，已經(jīng)增長了三倍，預(yù)計這個比重將于2040年升至14%。

也就是說，如果物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展起來，更多電子設(shè)備將更多數(shù)據(jù)傳送到云端，環(huán)保的問題可能會更加嚴(yán)峻。

最后，環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)在環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測、行業(yè)、企業(yè)污染防治、總量減排方面，難以充分承擔(dān)其環(huán)保職責(zé)，智慧環(huán)保的公共服務(wù)能力與國民參與水平還不能滿足公眾日益增長的需求。

AI究竟是怎么助力環(huán)保產(chǎn)業(yè)的

事實上，環(huán)保產(chǎn)業(yè)中早已經(jīng)能頻繁看見人工智能的身影：生態(tài)環(huán)境部曾推出排污許可“云平臺”，實現(xiàn)了環(huán)境治理信息化管理；刷二維碼便可分類扔垃圾，智能監(jiān)控收運(yùn)環(huán)節(jié)；利用分揀機(jī)器人終結(jié)了圍城困境……

接下來，AI究竟要怎么助力環(huán)保產(chǎn)業(yè)的呢？智能相對論（aixdlun）分析師顏璇認(rèn)為，因為AI本身所具有的觀察、整合及分析能力，面對“智慧環(huán)?！钡膯栴}，或許可以從以下兩個方面努力。

1.觀察生物帶來的科技革新

AI最突出的特點(diǎn)大概就在于仿生。生物，永遠(yuǎn)是AI研究中靈感的源泉。哥倫比亞大學(xué)曾經(jīng)用AI研究過一種叫水螅的微小動物并得到了一些啟發(fā)，而面對環(huán)保問題，也有一些動物值得我們好好用AI來研究一下。

在去年，有一項研究發(fā)現(xiàn)一種叫蠟螟的幼蟲能夠?qū)垡蚁┻M(jìn)行快速的生物降解，消化后產(chǎn)生出來的是乙二醇。也就是說，這些蟲子能夠吃掉讓人頭疼的污染“罪魁”——塑料袋。

現(xiàn)在，我們可以用AI來追蹤這種幼蟲的行為，比如用算法自動注釋其進(jìn)食行為，確切地了解它是如何進(jìn)食并消化塑料袋的。

把觀察的鑰匙交給人工智能，我們可以消除大部分人工的錯誤，說不定，就能打開一扇環(huán)保新方式的大門。

2.技術(shù)的貼身服務(wù)最重要

如何知曉自身環(huán)境的PM2.5？對大多數(shù)人來說，有兩種了解途徑：第一是上網(wǎng)查看美國大使館PM2.5官方數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)僅僅是一個城市的總體數(shù)據(jù)，用戶無法得知自己周圍或者自己即將出行的地方的差異化的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)。

另一個，用戶可以通過購買消費(fèi)級空氣檢測設(shè)備獲得周圍的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)通常測的僅是PM2.5的關(guān)聯(lián)量，并非準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，并且可測的有害氣體種類也是非常有限的。 理想的情況是，在未來可以有一個便攜的智能硬件可以“貼身服務(wù)”，實時監(jiān)控并分析周圍空氣的PM2.5情況，讓人們隨時知道周圍一切的有害氣體的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，比如燃?xì)鉂舛?、懸浮有機(jī)物、氮氧化物、二氧化硫、一氧化碳、二氧化碳、臭氧.....并根據(jù)空氣質(zhì)量給予個性化的應(yīng)對方案。

令人遺憾的是，算法掩蓋了問題根本

環(huán)保對人工智能的需求很大，AI也的確能提供莫大的幫助。但是，AI真得能解決環(huán)境保護(hù)中的痼疾嗎？

在近日的一次AI挑戰(zhàn)賽上，我們在眾多項目中看到一個叫Clean Land的項目。這個項目是基于百度EsayDL平臺建立的污染場地風(fēng)險管理模型，通過收集學(xué)習(xí)目前環(huán)境管理部門已經(jīng)明確的污染場地的歷史圖像，結(jié)合EsayDL平臺多種算法組件及訓(xùn)練模板，用于快速掃描識別城市潛在的污染場地。

這當(dāng)然是有利于社會和人類的好項目。但是，讓算法對污染地區(qū)進(jìn)行檢測和評價，決定哪些地方最應(yīng)該被治理，再讓AI產(chǎn)品來幫助“清理”，從而減輕人類的繁瑣工作。其結(jié)果是，用于治理環(huán)境的AI工具大量涌現(xiàn)，也減輕了我們因為破換環(huán)境而不安的感覺。

上文中提到，我們或許可以通過AI取得塑料降解的進(jìn)展，但“因為我們已經(jīng)知道如何將這些塑料垃圾進(jìn)行生物降解，亂扔塑料垃圾也沒關(guān)系”的想法，才是我們所擔(dān)心的，也是AI無法解決的。

再者，算法扮演著判決者的角色，用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)篩選著調(diào)查數(shù)據(jù)，根據(jù)計算出的污染程度對環(huán)境進(jìn)行治理，但由于輕重程度不同，就產(chǎn)生了誰先誰后誰更值得的問題，這往往意味著環(huán)保措施會首先考慮到成本效益問題。

在最新一期的極限挑戰(zhàn)中，節(jié)目組將男人幫“傳送”到了未來，在節(jié)目的最后，人類與“AI人”經(jīng)過智力與體力的較量，最終， “AI人”羅志祥成功拿到了“龍之芯”，而眼看著“AI人”勝利在望，人類即將遭遇危機(jī)，在最后的關(guān)鍵時刻，孫紅雷選擇了站在人類這邊，拔掉電源，自愿出局，最終人類獲得了勝利。

印象最深刻的是拔掉電源后，羅志祥說了一句話：地球上永遠(yuǎn)不滅的就是人性，有人類在就有欲望在。

其實，環(huán)境污染本質(zhì)上是社會問題，人類改造環(huán)境的能力越來越強(qiáng)，隨之能感受到的誘惑也越來越多，這直接導(dǎo)致了欲望的膨脹。一旦我們失去了對內(nèi)心的控制，任由欲望滋長將會給我們的環(huán)境帶來無法預(yù)料的災(zāi)難。

令人遺憾的是，AI一直把社會問題當(dāng)成是自然災(zāi)害來解決，將社會問題看成是隨機(jī)的、暫時的、不可避免的事情，而這種方式，掩蓋了產(chǎn)生這些問題的根源。

水污染、空氣污染、噪聲污染、光污染……算法其實一直再強(qiáng)化這些環(huán)境污染是一種常態(tài)——這種常態(tài)只能進(jìn)行管理而無法完全根治，于是，算法使我們對這些非自然原因產(chǎn)生的問題免于承擔(dān)責(zé)任。

【完】

智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域：AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

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