将人工智能融入教育评估（EA）实践：实践者群体的观点

《Impact Assessment and Project Appraisal》：Integrating AI into EA practice: perspectives of a community of practitioners

人工智能在环境影响评估中的应用：丹麦从业者的动机与障碍

　　人工智能（AI）近年来在环境评估（EA）领域受到了广泛关注。虽然现有研究已经概述了AI在EA中的机遇与挑战，但关于从业者在日常实践中如何看待AI的了解仍然有限。本研究探讨了丹麦环境评估从业者对AI应用的机遇与障碍的看法，并分析了这些看法如何影响他们推动AI融入日常评估工作的动力。研究基于“实践空间”（spaces for practice）这一理论框架，通过19次半结构化访谈，涵盖了顾问、政府机构和开发者等不同角色的从业者，从而全面了解他们对AI的见解。

研究结果表明，丹麦的从业者群体对探索AI表现出强烈的动机，这主要源于AI在优化重复性任务、提高报告一致性以及促进知识共享方面的潜力。然而，从业者也指出了实施AI的障碍，包括专业知识的不足、缺乏指导方针、数据可靠性问题以及组织内部的限制。值得注意的是，AI在环境评估中的应用引发了广泛的好奇心和跨行业关注，不同参与者对AI的互动方式表现出不同的兴趣和期待。尽管有动机，但研究强调，只有在机构支持、共享标准和开放协作的背景下，才能将这种动机转化为有意义的AI整合，使不同参与者在环境评估社区中实现更广泛的协作。

AI在环境评估中的应用潜力是多方面的。例如，它可以在项目范围界定、基础数据收集、影响预测、报告撰写以及合规性监控等环节提供支持。AI能够处理大量数据，帮助进行初步筛选和项目范围分析，同时还能协助审查环境影响评估报告，并通过更清晰的洞察来简化文档工作。此外，预测性建模和算法模拟可能进一步提升影响预测和缓解规划的能力。AI的这些功能不仅能够提高效率，还能使复杂的报告更加易懂，从而减轻行政负担。

然而，AI在环境评估中的应用也面临一些关键挑战。首先，数据限制和算法偏见是AI在EA应用中的主要障碍，这引发了对客观性和价值假设的担忧。其次，AI的“黑箱”特性可能导致利益相关方对AI的信任度下降。此外，AI在特定情境下的判断能力有限，过度依赖AI可能削弱专业人员的批判性分析能力。透明度问题同样突出，因为用户往往对AI模型的运作机制缺乏了解，这引发了对AI生成结果有效性的质疑。这些挑战表明，尽管AI在理论上具有很大的潜力，但在实际应用中仍需克服诸多问题。

随着AI在环境评估中的逐步整合，一些问题开始浮现，例如某些评估流程是否可能被取代，以及从业者在其中的角色是否会发生变化。一些研究指出，AI可能越来越多地承担分析性任务，促使从业者重新评估自身的工作内容。这一趋势已经激发了从业者和利益相关方对AI在环境评估中实际应用的浓厚兴趣。然而，目前关于AI在日常实践中的应用情况和从业者看法的研究仍然有限，大多数研究集中在技术层面，而较少关注从业者在实际操作中的体验和观点。

本研究填补了这一研究空白，特别关注了普通从业者而非专家或早期采用者对AI的看法。研究发现，尽管从业者普遍对AI在环境评估中的应用持积极态度，但他们的行动受制于外部结构、期望和感知规范。这表明，创新不仅依赖于个人的准备程度，还受到集体条件的影响。研究强调，AI的未来发展不仅取决于技术进步，还受到更广泛的社会和结构条件的塑造，这些条件决定了AI在实践中的采纳和整合。

研究还揭示了从业者之间在AI应用上的不同看法。例如，顾问普遍认为AI能够优化时间与资源，提升报告的一致性和质量。他们希望AI能够帮助处理重复性任务，使他们能够将更多精力投入到更具价值的活动上。另一方面，政府机构对AI的使用持谨慎态度，担心其可能带来的决策错误和公众信任问题。开发者则倾向于乐观，但对数据隐私和AI生成内容的准确性表示担忧。这些差异反映了不同角色对AI的期望和顾虑。

此外，研究还发现，AI在环境评估中的应用需要特定的条件，如共享的AI可访问数据库、明确的指导方针和共同标准。从业者普遍认为，缺乏这些框架是AI应用受限的重要原因之一。他们希望未来能够建立更透明的使用规范，以确保AI在环境评估中的应用既符合专业标准，又能够得到广泛认可。同时，研究指出，一些从业者对AI的使用持观望态度，认为只有在其他从业者率先行动或机构提供支持的情况下，他们才会考虑采用AI。

本研究还探讨了AI在环境评估中的潜在影响，包括其如何改变从业者的工作方式和角色。一些从业者认为，AI的应用可能会使他们从重复性任务中解放出来，专注于更具创造性和战略性的活动。然而，另一些从业者则担心AI可能会削弱他们的专业判断力，甚至导致职业发展的不确定性。这些观点反映了AI在环境评估中的复杂性，以及其在不同情境下的适用性问题。

研究的理论框架“实践空间”（spaces for practice）被用来分析从业者如何在AI的背景下重新定义自己的实践。这一框架强调，实践不仅仅是基于正式的制度结构，还受到非正式和解释性因素的影响。从业者对AI的动机不仅来源于他们自身的看法，还受到他们对他人动机的预期和理解的影响。这种动机的多样性表明，AI在环境评估中的应用需要更多的跨行业对话和合作，以促进更广泛的理解和接受。

总体而言，本研究展示了丹麦环境评估从业者对AI的积极态度，同时也揭示了他们面临的实际障碍。这些障碍包括专业知识的不足、缺乏指导方针、数据可靠性问题以及组织内部的限制。研究强调，只有在机构支持、共享标准和开放协作的背景下，才能将这种动机转化为实际的AI整合。未来的研究应进一步探讨如何通过建立指导方针、促进跨行业合作以及开发更适合环境评估的AI工具，来推动AI在该领域的应用。

此外，研究还提出了未来研究的方向，包括探索不同国家环境评估从业者对AI的看法，以及如何通过建立共同的实践框架和推动早期采用者来促进AI的整合。通过更深入的调查和分析，可以更好地理解AI在环境评估中的实际应用情况，并为未来的技术发展和政策制定提供参考。最终，本研究希望为环境评估领域中AI的整合提供理论和实践上的支持，以促进更高效、透明和可持续的评估实践。