跨越AI社会生态鸿沟：构建以正义为核心的森林利益相关者人工智能框架

为解决人工智能(AI)在森林保护中存在的技术能力与实地公平性脱节问题，研究人员开展了一项关于"正义中心AI"的创新研究。该研究提出AI-社会-生态框架，包含三大原则：公平混合智能(Equitable Hybrid Intelligence)、多元治理(Pluralistic Governance)和正义中心指标(Justice-Centred Metrics)，通过整合传统知识与现代技术，有效弥合了高精度AI(如96%野火预测准确率)与边缘社区参与之间的鸿沟，为全球森林可持续管理提供了新范式。

　　

人工智能(Artificial Intelligence, AI)在森林保护领域展现出革命性潜力，但其应用始终受限于技术能力与社会生态需求间的错配。最新研究系统梳理了AI在微观(物种识别、树木健康评估)、中观(野火预测准确率达96%、毁林驱动因素分析准确率95.6%)和宏观尺度(碳核算、气候政策)的应用现状，揭示出技术优势与基层公平性之间的显著鸿沟。

为解决这一矛盾，研究者创新性提出AI-社会-生态框架，其核心包含三大突破性原则：首先是公平混合智能(Equitable Hybrid Intelligence)，将AI算法与原住民共设计、参与式验证相结合；其次是多元治理(Pluralistic Governance)，通过多中心治理体系将全球碳模型等工具本地化适配；最后是正义中心指标(Justice-Centred Metrics)，重点考量程序公平(如协同数据生产)、分配正义(如收益共享)和认知包容(如传统知识整合)。

研究强调，单纯AI技术无法"拯救"森林，唯有将其嵌入包容性系统，方能使技术精度转化为集体行动，重塑森林保护者、管理者和依赖者之间长期存在的权力不对称格局。该框架为平衡技术创新与社会生态正义提供了可操作的实现路径。