为环境评估中的生成式人工智能和多智能体系统奠定基础：从丹麦环境评估中心（Danish EA Hub）构建一个精选的数据集

《Impact Assessment and Project Appraisal》：Laying the foundation for generative AI and multi-agent systems in environmental assessment: building a curated dataset from the Danish EA Hub

人工智能在环境影响评估中的应用依赖于高质量且相关联的数据集。本文以丹麦EA Hub为例，探讨定制数据集的开发需考虑参与式方法、数据伦理与法律合规、跨学科协作及基础设施维护，确保AI系统在环境治理中的透明、高效与合法性。

　　人工智能（AI）在环境影响评估（IA）中的作用和重要性，高度依赖于基础数据的质量和相关性。本文探讨了创建一个经过整理的环境评估（EA）文本数据集，以支持生成式AI的应用，包括AI代理和模块化多代理系统。通过丹麦环境评估中心（EA Hub）作为案例研究，我们分析了在构建此类数据集过程中涉及的关键考量因素，如用户需求、质量保证、数据结构、版权与所有权、伦理问题以及持续更新的机制。这一数据整理过程从社会技术视角出发，强调数据准备如何受到技术、法律和制度因素的塑造。经过整理的数据集确保了AI系统在特定情境下、符合程序和法律规范的信息上进行训练，从而降低了依赖未经控制的在线来源的风险。最后，我们还展望了该数据集在未来支持各种EA阶段的特定任务AI代理的潜力，从初步筛选到合规性审查。研究结果强调了整理数据在实现负责任且高效的AI整合到环境治理中的基础作用。

AI在环境评估中的应用正变得越来越广泛，它被认为有潜力革新这一领域。然而，这些进展也伴随着专家对数据质量下降、抄袭增加以及公众参与减少等潜在威胁的担忧。因此，对AI在环境影响评估中的应用进行批判性评估和治理显得尤为重要。AI不仅是技术工具，更是社会技术系统的一部分，其效能受到技术准确性与社会、组织和法律背景的共同影响。在环境评估领域，数据的完整性、透明性和可追溯性对于确保公众信任和法律稳健性至关重要。因此，构建经过整理的数据集不仅是技术上的需求，更是伦理和社会责任的体现。

在构建AI驱动的环境评估系统时，数据集的质量和完整性是决定其成败的关键因素。当前的研究强调了从模型驱动AI向数据驱动AI的转变，即AI系统的性能和可靠性不再仅仅依赖于算法的复杂性，而是更多地取决于数据的质量、相关性和多样性。为了支持AI代理和多代理系统的开发，需要建立一个高质量、结构清晰且符合法律要求的数据集。这种数据集不仅能够提供更精准的信息检索，还能为未来的AI应用提供坚实的基础。

丹麦环境评估中心（EA Hub）作为这一研究的案例，展现了如何通过多学科协作和共同生产来构建一个可靠的环境评估数据集。EA Hub是一个国家范围内的环境影响评估（EIA）和战略环境评估（SEA）文档存储库，涵盖了各个行业。该平台不仅包含最终的评估报告，还整合了支持文件和相关数据集，使其成为AI分析的重要资源。EA Hub的构建过程涉及了多个利益相关者，包括研究者、环境评估实践者、顾问公司、开发人员和政府机构。这种广泛的参与确保了数据集的全面性和代表性，使其能够满足不同情境下的需求。

为了确保数据集的法律合规性，项目团队特别关注版权、数据隐私（如GDPR）和公共行政法等关键问题。EA Hub的设计不仅遵循严格的版权规范，确保对报告中使用的地图、图表和插图进行适当的归因，还通过数据最小化原则和合法数据使用规范，确保符合GDPR的要求。此外，EA Hub的运作符合丹麦公共行政原则，确保其结果的透明性和可解释性，从而增强公众对环境评估过程的信任。

EA Hub的开发过程中，跨学科合作被视为不可或缺的一部分。环境评估专家和计算机科学家的结合，使得数据集不仅具有技术上的可靠性，还能体现环境评估领域的复杂性和多样性。这种协作不仅有助于解决技术问题，还能够确保数据集的建设符合实际需求和法律要求。然而，跨学科合作也带来了挑战，特别是在协调不同领域的专业知识和建立共同的理解方面。这种持续的对话和协调是确保数据集质量和社会技术系统有效运作的关键。

EA Hub的基础设施建设也是确保其长期可行性和可持续性的关键因素。选择一个稳定、公费支持的平台进行数据存储和管理，有助于确保系统的可靠性和可访问性。此外，通过现有的模块化系统，EA Hub能够实现扩展和更新，从而适应不断变化的法规和社会需求。这种基础设施的建立不仅增强了技术解决方案的可靠性，也促进了社会和技术系统的相互支持。

当前，EA Hub已经实现了AI辅助的文本搜索和分析功能，这一功能在提高信息检索效率方面表现出显著价值。然而，这一解决方案仍然属于增强型搜索，而非完全自主或生成式AI。未来，EA Hub计划进一步扩展其功能，包括将环境评估报告与相关的法院裁决和上诉决定进行关联，从而增强法律背景的理解。这种功能的实现将有助于环境评估从业者和法律专业人士更高效地应对日益复杂的法律环境。

在未来的设想中，EA Hub的数据集将支持更复杂的AI代理和多代理系统，这些系统能够执行特定任务，如预测性影响建模、影响优化、文档自动化和合规性确保。这些AI代理并非通用工具，而是基于经过整理的环境评估数据，专门设计用于环境评估流程的不同阶段。通过这种方式，AI系统不仅能够提高效率，还能确保其输出符合环境评估的标准和法规要求。

EA Hub的成功经验表明，构建和维护高质量的数据集对于AI在环境评估中的应用至关重要。这种数据驱动的方法不仅提高了AI系统的性能和可靠性，还增强了公众对环境治理过程的信任。EA Hub的案例展示了如何通过社会技术视角，将技术解决方案与社会、制度和法律背景相结合，以实现更全面和负责任的AI应用。随着数据集的不断扩展和更新，EA Hub有望在未来发挥更大的作用，支持更加智能化和自动化的环境评估实践。

从整体来看，EA Hub的开发不仅是一个技术项目，更是一个社会技术系统的建设过程。它反映了丹麦在数据共享、公共机构、数字化水平、相对简单的法规和跨部门合作方面的独特优势。这些因素共同促成了EA Hub的成功实施。然而，对于缺乏这些条件的国家，可能需要采取不同的策略或渐进的方法来建立类似的基础设施。

综上所述，EA Hub及其AI应用代表了环境评估实践的一次重要变革。通过确保数据质量、治理和法律合规，EA Hub展示了数字化和AI如何提高环境评估的效率和效果。社会技术框架的采用确保了技术的实施不是孤立的，而是嵌入到环境评估的社会、制度和法律背景中。随着AI能力的不断发展，EA Hub展示了其在未来环境治理中的巨大潜力，不仅能够简化流程，还能促进更加透明、负责任和符合法律的决策过程。