WATER8848前言：劉書明院長關(guān)于生成式人工智能（Generative AI）與環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)科新發(fā)展的觀點(diǎn)，為我們揭示了這一前沿技術(shù)在環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域的巨大潛力與挑戰(zhàn)。以下是對其觀點(diǎn)的總結(jié)與擴(kuò)展：
一、生成式AI在環(huán)境科學(xué)與工程中的應(yīng)用現(xiàn)狀
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增強(qiáng)傳統(tǒng)判別式AI性能：通過生成額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）增強(qiáng)聲學(xué)信號(hào)，來提高環(huán)境監(jiān)測模型的準(zhǔn)確性。這一應(yīng)用在水資源保護(hù)和污染檢測方面尤為關(guān)鍵。
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基于大語言模型的聊天機(jī)器人：環(huán)境領(lǐng)域的特定聊天機(jī)器人，如開物GPT，能夠作為知識(shí)問答庫，快速提供環(huán)境專業(yè)知識(shí)。這些機(jī)器人通過API調(diào)用工具，如水力模型，實(shí)現(xiàn)更高級的功能。
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大語言模型驅(qū)動(dòng)的環(huán)境智能代理：智能代理能夠自主決策和執(zhí)行任務(wù)，如編寫代碼或處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。在環(huán)境決策領(lǐng)域，雖然應(yīng)用尚少，但已有研究者通過多代理合作構(gòu)建環(huán)境聊天機(jī)器人，如Ocean GPT，專注于海洋資源開發(fā)與保護(hù)。
二、生成式AI在環(huán)境科學(xué)與工程中的未來前景
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設(shè)計(jì)新的處理工藝：LLM驅(qū)動(dòng)的多智能體技術(shù)可以模擬工程師、環(huán)境科學(xué)家和利益相關(guān)者之間的交互，以開發(fā)新的廢水、廢氣或固體廢物處理工藝。
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開發(fā)環(huán)境模型：多智能體技術(shù)可以充當(dāng)“控制中心”，自主操作各種模型（機(jī)械模型或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型），以模擬污染物擴(kuò)散等復(fù)雜環(huán)境過程。
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評估環(huán)境政策：利用不同人口群體的行為信息訓(xùn)練代理，以模擬不同家庭之間的互動(dòng)及其對政策的反應(yīng)，為政策制定者提供寶貴見解。
三、生成式AI在環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用的挑戰(zhàn)
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版權(quán)和數(shù)據(jù)隱私：獲取和創(chuàng)建專門的數(shù)據(jù)集是首要挑戰(zhàn)。版權(quán)和隱私問題限制了數(shù)據(jù)的訪問和使用。解決這一問題需要優(yōu)先使用開源數(shù)據(jù)，并爭取版權(quán)許可；同時(shí)，通過匿名化數(shù)據(jù)和引入噪聲等措施保護(hù)隱私。
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訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建：環(huán)境數(shù)據(jù)多樣且復(fù)雜，預(yù)處理工作量大。需要設(shè)計(jì)流程或工具來評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，并確保多模態(tài)輸入的對齊。這需要環(huán)境專家的深度參與，以創(chuàng)建高質(zhì)量的跨模式訓(xùn)練樣本。
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準(zhǔn)確性保證和誤用預(yù)防：生成式AI技術(shù)可能產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果，因此需要人類參與來確保準(zhǔn)確性。在開發(fā)過程中，應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)流程，并開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的專家指導(dǎo)模型。在使用過程中，建立反饋機(jī)制評估準(zhǔn)確性，并在高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域進(jìn)行專家審查。
四、專家觀點(diǎn)
對于生成式AI在環(huán)境科學(xué)與工程中的應(yīng)用，專家們普遍認(rèn)為：
- 生成式AI為環(huán)境科學(xué)研究提供了新的視角和方法，有助于解決復(fù)雜的環(huán)境問題。
- 然而，技術(shù)的快速發(fā)展也帶來了數(shù)據(jù)隱私、準(zhǔn)確性和誤用等方面的挑戰(zhàn)。
- 為了充分發(fā)揮生成式AI的潛力，需要跨學(xué)科合作，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、環(huán)境科學(xué)和工程等領(lǐng)域的專家共同努力。
- 同時(shí)，需要加強(qiáng)對技術(shù)應(yīng)用的監(jiān)管和評估，以確保其符合環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的要求。
綜上所述，生成式人工智能在環(huán)境科學(xué)與工程領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景和重要的研究價(jià)值。然而，要克服其面臨的挑戰(zhàn)并充分發(fā)揮其潛力，需要跨學(xué)科合作、技術(shù)創(chuàng)新和監(jiān)管評估等多方面的努力。
劉書明院長ES&T觀點(diǎn)丨生成式人工智能與環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)科的新發(fā)展
人工智能（AI）技術(shù)已經(jīng)開始融入我們的日常生活和工作中。傳統(tǒng)的判別式人工智能側(cè)重于學(xué)習(xí)不同類別數(shù)據(jù)之間的決策邊界，并已廣泛應(yīng)用于環(huán)境科學(xué)和工程，例如水質(zhì)預(yù)測和污染檢測。最新前沿是生成式人工智能，它根據(jù)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分布生成新的數(shù)據(jù)實(shí)例。例如，我們可以使用ChatGPT等大型語言模型(LLM)來編寫、翻譯和編碼，或者我們可以使用DALL-E等文本到圖像模型來創(chuàng)作藝術(shù)作品，而無需事先具備繪畫技能。隨著快速發(fā)展，生成式AI正在為許多領(lǐng)域的科學(xué)研究帶來新的可能性。面對氣候變化、清潔水獲取和生物多樣性喪失等全球可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)，生成式人工智能可能為這些相互關(guān)聯(lián)的大規(guī)�？沙掷m(xù)發(fā)展問題提供創(chuàng)新的解決方案。
本觀點(diǎn)將討論生成式人工智能在環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)科中當(dāng)前和潛在的應(yīng)用以及現(xiàn)有的挑戰(zhàn)（圖1），旨在激發(fā)環(huán)境生成人工智能的研究并推進(jìn)該學(xué)科的發(fā)展。
Figure 1. Current and potential applications and existing obstacles of generative AI in environmental science and engineering.
1. 增強(qiáng)傳統(tǒng)判別式人工智能的性能
環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)稀缺，對構(gòu)建判別式AI模型構(gòu)成挑戰(zhàn)。生成式AI，如GAN，可生成額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型性能。例如，GAN用于增強(qiáng)聲學(xué)信號(hào)訓(xùn)練輸水管道泄漏檢測模型，節(jié)省水資源并防止水污染。生成器創(chuàng)建新樣本，鑒別器評估真實(shí)性，通過不斷訓(xùn)練提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。結(jié)果顯示數(shù)據(jù)增強(qiáng)提高了泄漏檢測性能，但生成式AI潛力未充分發(fā)揮。
2. 基于大語言模型的聊天機(jī)器人
受ChatGPT等LLM交互功能啟發(fā)，可構(gòu)建特定于環(huán)境的LLM聊天機(jī)器人。該模型作為知識(shí)問答庫，助環(huán)境人員速獲專業(yè)知識(shí)。利用其情境學(xué)習(xí)能力，聊天機(jī)器人可快速開發(fā)新功能，如結(jié)合拉曼光譜識(shí)別有機(jī)污染。聊天機(jī)器人嵌入API調(diào)用工具，用戶通過對話接口調(diào)用AI模型或?qū)Ｓ霉ぞ撸缢δＰ��；卮鹳|(zhì)量取決于人機(jī)交互的清晰性。開物GPT為環(huán)境聊天機(jī)器人典型例，基于天工AI開源項(xiàng)目，專注可持續(xù)發(fā)展。使用RAG框架，先檢索外部數(shù)據(jù)，后生成響應(yīng)，提高準(zhǔn)確性。RAG優(yōu)于微調(diào)基礎(chǔ)LLM，可少樣本或零樣本生成準(zhǔn)確答案，并動(dòng)態(tài)更新數(shù)據(jù)源。
3. 大語言模型驅(qū)動(dòng)的環(huán)境智能代理
由大語言模型支持的智能代理領(lǐng)域正在迅速發(fā)展。代理由LLM創(chuàng)建，自主決策、行動(dòng)（如編寫代碼）。LLM處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，使代理感知環(huán)境或指令。代理處理后以文本形式提供結(jié)果或調(diào)用工具。與聊天機(jī)器人不同，代理可自主計(jì)劃和執(zhí)行任務(wù)。LLM驅(qū)動(dòng)的智能體還具備社交能力，可與其他智能體交互。這引發(fā)對多代理技術(shù)的興趣，促進(jìn)知識(shí)創(chuàng)造和發(fā)現(xiàn)。
智能代理在環(huán)境決策領(lǐng)域應(yīng)用空白，但已有研究者通過多代理合作打造環(huán)境聊天機(jī)器人。例如，Ocean GPT聚焦海洋資源開發(fā)與保護(hù)，構(gòu)建基于特定海洋數(shù)據(jù)，分預(yù)訓(xùn)練與指令微調(diào)兩階段。預(yù)訓(xùn)練用自監(jiān)督學(xué)習(xí)生成海洋信息，微調(diào)縮小LLM生成文本與回答特定海洋問題的能力差距。針對指令匱乏，研究團(tuán)隊(duì)用多代理技術(shù)擴(kuò)展生成新指令，分工明確，經(jīng)專家評估，指令兼具專業(yè)性與多樣性，減輕人力負(fù)擔(dān)，提升LLM開發(fā)效率。
生成式AI在環(huán)境科學(xué)與工程中的應(yīng)用有限，主要生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)和專業(yè)聊天機(jī)器人。但大語言模型驅(qū)動(dòng)的代理人具備自主決策能力，有望成為環(huán)境研究人員的助手或伙伴。這些代理人可視為具有特定角色的個(gè)人或組織，通過交互模仿利益相關(guān)者感知、交互和決策，探索政策或新技術(shù)影響，簡化復(fù)雜任務(wù)。
1. 設(shè)計(jì)新的處理工藝
在全球氣候變化和嚴(yán)重污染的背景下，設(shè)計(jì)新的廢水、廢氣或固體廢物處理工藝以減少污染和溫室氣體排放非常重要。LLM驅(qū)動(dòng)的多智能體技術(shù)可以模擬了解過程運(yùn)行中實(shí)際問題的工程師、掌握污染物遷移轉(zhuǎn)化原理的環(huán)境科學(xué)家以及實(shí)際使用該技術(shù)的利益相關(guān)者之間的交互。通過人類和LLM代理之間的迭代交互，他們可以開發(fā)出理論上合理且實(shí)際上可行的潛在解決方案。
2. 開發(fā)環(huán)境模型
由于環(huán)境介質(zhì)的異質(zhì)性和擴(kuò)散過程的復(fù)雜性，模擬污染物擴(kuò)散具有挑戰(zhàn)性。機(jī)械模型的構(gòu)建非常復(fù)雜，并且經(jīng)常受到有關(guān)環(huán)境系統(tǒng)的不切實(shí)際的假設(shè)或簡化以及高參數(shù)不確定性的阻礙，從而導(dǎo)致模擬結(jié)果不佳。雖然數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型更容易構(gòu)建，但由于數(shù)據(jù)不足且缺乏可解釋性，它們的性能很差。因此，大語言模型驅(qū)動(dòng)的多智能體技術(shù)可以充當(dāng)“控制中心”來自主操作各種模型（機(jī)械模型或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型），以充分利用這些模型所能提供的最佳功能。
3. 評估環(huán)境政策
為了做出明智和負(fù)責(zé)任的決策，確保政策有效性并避免意外后果，必須事先評估政策。LLM驅(qū)動(dòng)的多代理技術(shù)非常適合這項(xiàng)任務(wù)。例如，在制定家庭節(jié)能政策時(shí)，可以利用不同人口群體的行為信息來訓(xùn)練代理，以準(zhǔn)確模擬不同家庭之間的互動(dòng)及其對政策的反應(yīng)。這為政策制定者提供了有關(guān)政策制定及其潛在影響的寶貴見解。
生成式AI模型的開發(fā)正在迅速發(fā)展，有大量開源模型和工具（例如Llama14）可供使用。自己構(gòu)建模型正在成為一個(gè)較小的障礙，特別是在與計(jì)算機(jī)科學(xué)專家合作時(shí)，這可以顯著提高效率。然而，對于環(huán)境領(lǐng)域的研究人員來說，主要的挑戰(zhàn)在于在模型構(gòu)建之前獲取和創(chuàng)建專門的數(shù)據(jù)集以及在模型開發(fā)和使用過程中確保輸出的準(zhǔn)確性。
生成式AI模型發(fā)展迅速，開源模型和工具（如Llama14）豐富。構(gòu)建模型障礙降低，與計(jì)算機(jī)科學(xué)專家合作提高效率。環(huán)境領(lǐng)域研究人員面臨挑戰(zhàn)：獲取和創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、確保模型輸出準(zhǔn)確性。
1. 版權(quán)和數(shù)據(jù)隱私
確保模型準(zhǔn)確性需大量多源數(shù)據(jù)。版權(quán)和隱私問題限制數(shù)據(jù)訪問。數(shù)據(jù)可能受版權(quán)保護(hù)，需考慮許可問題。大型模型可能泄露敏感信息，如個(gè)人水電數(shù)據(jù)。解決版權(quán)問題可優(yōu)先用開源數(shù)據(jù)，如OceanGPT，并爭取版權(quán)許可。保護(hù)隱私可匿名化數(shù)據(jù)、引入噪聲，并用監(jiān)控工具如GPT-4獎(jiǎng)勵(lì)模型防泄露。
2. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建
環(huán)境數(shù)據(jù)多樣，含手工、電子、圖紙等。預(yù)處理復(fù)雜，需刪除不相關(guān)信息、去重，確保一致性。數(shù)據(jù)質(zhì)量需評估，可設(shè)計(jì)流程或工具。多模態(tài)輸入需對齊視覺與模型特征空間，如湖泊綠色油漆層與“藻華”術(shù)語。需環(huán)境專家深度參與，創(chuàng)建高質(zhì)量跨模式訓(xùn)練樣本。
3. 準(zhǔn)確性保證和誤用預(yù)防
生成式AI技術(shù)可能產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果，需人類參與確保準(zhǔn)確。開發(fā)時(shí)，應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)流程，并開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的專家指導(dǎo)模型。使用時(shí)，建立反饋機(jī)制評估準(zhǔn)確性，高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域需專家審查�？傊�，生成式AI是提高效率的工具，非替代人為研究。
文章來源：“能源環(huán)境研究”公眾號(hào)
附1：中國給水排水2025年污水處理廠提標(biāo)改造（污水處理提質(zhì)增效）高級研討會(huì)(第九屆)邀請函暨征稿啟事
同期召開中國給水排水2025年排水管網(wǎng)大會(huì)
（水環(huán)境綜合治理）
同期召開中國給水排水 2025年污水資源化利用
（再生水利用）大會(huì)/園區(qū)污水提標(biāo)及資源化利用大會(huì)
中國給水排水2025年大會(huì)技術(shù)報(bào)告邀請
歡迎來自部委行業(yè)管理單位、高校、科研機(jī)構(gòu)、設(shè)計(jì)院所、工程總承包（EPC）公司、水務(wù)集團(tuán)、水務(wù)（排水）管理、污泥處理處置及資源化利用、工業(yè)（園區(qū)）污水與污泥處理、固廢處理及資源化利用、垃圾滲濾液處理、污水處理廠、水環(huán)境綜合治理、黑臭水體治理、智慧水務(wù)、低碳水務(wù)、綠色水務(wù)、水務(wù)+AI、工業(yè)企業(yè)的水處理技術(shù)/管理專家等申請發(fā)言，作與會(huì)議主題相關(guān)的優(yōu)秀報(bào)告。（王領(lǐng)全13752275003 主辦、協(xié)辦、報(bào)告等）
報(bào)告題目：工業(yè)廢水并入城鎮(zhèn)污水管網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)及對策建議
報(bào)告人：全國政協(xié)常委，四川大學(xué)制革清潔技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室主任，中國工程院院士 石碧 教授
報(bào)告題目：地下管網(wǎng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展
報(bào)告人：全國政協(xié)委員，中山大學(xué)土木工程學(xué)院院長，中國工程院院士 王復(fù)明 教授
報(bào)告題目：加快供排凈治一體化改革
報(bào)告人：全國政協(xié)委員，中國建筑西南設(shè)計(jì)研究院有限公司巡視員、總工程師 馮遠(yuǎn) 教授級高工
附:2：中國給水排水2025年城鎮(zhèn)污泥處理處置技術(shù)與應(yīng)用高級研討會(huì)（第十六屆）征稿啟事暨邀請函 （同期召開固廢大會(huì)、工業(yè)污泥大會(huì)、滲濾液大會(huì)、高濃度難降解工業(yè)廢水處理大會(huì)）
共創(chuàng)、共生、共贏--鼎力打造中國污泥處理處置核心品牌生態(tài)圈
中國給水排水2025年大會(huì)技術(shù)報(bào)告邀請
歡迎來自部委行業(yè)管理單位、高校、科研機(jī)構(gòu)、設(shè)計(jì)院所、工程總承包（EPC）公司、水務(wù)集團(tuán)、水務(wù)（排水）管理、污泥處理處置及資源化利用、工業(yè)（園區(qū)）污水與污泥處理、固廢處理及資源化利用、垃圾滲濾液處理、污水處理廠、水環(huán)境綜合治理、黑臭水體治理、智慧水務(wù)、低碳水務(wù)、綠色水務(wù)、水務(wù)+AI、工業(yè)企業(yè)的水處理技術(shù)/管理專家等申請發(fā)言，作與會(huì)議主題相關(guān)的優(yōu)秀報(bào)告。（王領(lǐng)全13752275003 主辦、協(xié)辦、報(bào)告等）
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