生成式AI在可持续发展决策中的代表性作用：机遇、风险与未来路径

本文探讨生成式AI（如LLMs）如何促进可持续发展决策中弱势群体的观点表达。研究人员通过分析"算法保真度"和"AI创新"文献，提出"被忽略但未反对"与"被反对无论忽略与否"两类观点缺失机制，发现生成式AI能克服认知局限但难以解决结构性排斥问题，为AI技术在可持续发展目标（SDGs）中的应用提供重要理论框架。

　　

在全球可持续发展进程中，决策者常常面临一个根本性矛盾：如何平衡经济发展与生态保护、如何协调不同利益群体的诉求。从电动汽车产业链中的原住民权益，到气候变化谈判中的性别平等，再到医疗研究中的性别差异，代表性缺失问题普遍存在。更令人担忧的是，弱势群体不仅面临"被忽略"的困境，其观点甚至可能遭到系统性"反对"。这种代表性危机直接影响到联合国可持续发展目标（SDGs）的实现效果，特别是SDG 5（性别平等）、SDG 9（产业创新）、SDG 10（减少不平等）和SDG 16（和平正义与强大机构）等关键领域。

在此背景下，研究人员开展了一项开创性研究，探讨生成式人工智能（如大型语言模型LLMs）能否成为破解代表性困境的新工具。这项研究发表在创新管理领域顶级期刊《Technovation》上，通过整合行为科学、组织研究和政治议程设置等多学科视角，构建了全新的分析框架。

研究采用文献分析法系统梳理了"算法保真度"和"AI创新"两大新兴领域的研究进展。算法保真度研究主要评估AI模拟人群观点的准确性，包括对GPT-3.5和GPT-4等模型在消费者行为、政治意见等领域的仿真能力测试。AI创新研究则基于"双钻石模型"，分析生成式AI在问题定义、方案生成等创新环节的作用。研究人员还建立了"被忽略但未反对"与"被反对无论忽略与否"两类观点缺失机制的理论框架，用以系统评估AI技术的适用边界。

研究结果部分首先揭示了生成式AI在克服认知局限方面的潜力。在"被忽略但未反对"情境下，AI系统能有效突破决策者的"可得性启发式"（availability heuristic）等认知偏差。例如，通过硅基抽样（silicon sampling）技术，GPT-4已能在经济博弈实验中模拟人类行为，为决策者提供原本可能忽略的视角。在创新管理方面，AI通过重组现有信息产生新颖方案，在"双钻石模型"的问题定义和方案生成阶段表现突出。有实验显示，AI生成的研究假设在新颖性上优于人类提出的假设。

然而，研究也暴露出严重的技术局限性。算法保真度研究表明，当前LLMs对非西方（non-WEIRD）人群的模拟准确度较低，且存在"趋向平均值"的倾向。在政治意见模拟中，GPT-4难以准确反映美国黑人群体对气候变化的特殊关切。更根本的是，当面对"被反对无论忽略与否"的结构性排斥时，生成式AI可能沦为"技术解决方案主义"（techno-solutionism）的工具——既得利益者可能利用AI制造包容性假象，实则维持原有权力结构。正如经济学家Stiglitz指出的"包容性门面"现象：弱势群体虽获席位，但麦克风仍被静音。

在讨论部分，研究人员提出了三点关键建议：首先，AI技术应作为补充而非替代，必须确保弱势群体的实质参与；其次，开发定制化AI系统可能比通用模型更适合特定群体的需求表达；第三，应探索超越文本的多模态AI（如图像、音频生成）在代表性决策中的应用潜力。这些建议为政策制定者平衡技术创新与社会公平提供了重要参考。

这项研究的理论价值在于首次系统构建了AI与代表性决策的分析框架，突破了传统技术评估的局限。实践层面，研究警示我们：技术可以扩展信息边界，但真正的包容性变革仍需制度创新和权力结构调整。正如研究者强调的，生成式AI或许能帮助决策者"看见"更多，但能否"听见"并"采纳"这些声音，仍取决于更深层的政治经济因素。这一深刻洞见为AI时代的可持续发展治理提供了关键思考维度。