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我們制造了污染,但算法卻無力改變

2018-06-04 09:46
智能相對論
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我們制造了污染,但算法卻無力改變

設想一下,當你往垃圾桶里扔一個易拉罐的時候,有一只“眼睛”正在看著你,它會監控你扔垃圾的行為,看你扔掉的垃圾是否會“污染”可回收垃圾桶……是不是覺得毛骨悚然呢?

就在去年,澳洲已經這樣做了。悉尼內西區議會在區域內投放3.5萬個新垃圾桶,這些新垃圾桶邊緣部位都置有無線射頻識別芯片(RFID),通過這些芯片來監控居民扔垃圾的行為,統計回收垃圾情況。同時,高科技芯片還可以記錄居民扔垃圾時間。

近年來,隨著人工智能、大數據、云計算等技術的成熟,環保領域正向智能化轉變,傳統的環境治理方式開始式微,環保產業因為AI的加入充滿了無限的想象。而在想象落地之前,這篇文章要帶大家思考的問題是,AI要如何助力環保產業?而AI的加入是否真得百利而無一害呢?

AI入局之前,“智慧環保”可能是個空談

環境污染問題咱們就不多說了,相信大家都懂。從大的方面來講,目前我國的環保問題主要是:污染欠賬多,污染物排放總量居高不下,污染隨著產業轉移而轉移,行政管理體制尚不完善等等。這些問題都在一定程度上制約了環境治理和環保產業的發展。

而在AI完全加入之前,我們首先要談一談"智慧環保"。“智慧環保”是“數字環保”概念的延伸和拓展,它是借助物聯網技術,把感應器和裝備嵌入到各種環境監控對象中,通過超級計算機和云計算將環保領域物聯網整合起來,可以實現人類社會與環境業務系統的整合,以更加精細和動態的方式實現環境管理和決策的智慧。

聽起來還不錯,但其中的問題可不少。

首先,很多企業都在炒“智慧”的概念,其科技創新和技術應用的意識、思路還有待進一步開拓,智慧的環境管理理念、方法與現行體制、機制不匹配,缺乏統籌規劃與組織。

其次,環保物聯網“虛有其表”,相關產業發展明顯滯后于應用需求,更可怕的是,根據《清潔產品學刊》的最新研究表示,來自加拿大麥克馬斯大學的研究者們分析了2010年到2020年間整個信息通訊產業(ICT)的碳影響,包括了個人電腦、筆記本電腦、顯示器、智能手機和服務器。研究結果發現,ICT產業帶來的碳足跡與以前相比,已經增長了三倍,預計這個比重將于2040年升至14%。

也就是說,如果物聯網發展起來,更多電子設備將更多數據傳送到云端,環保的問題可能會更加嚴峻。

最后,環保物聯網在環境質量監測、行業、企業污染防治、總量減排方面,難以充分承擔其環保職責,智慧環保的公共服務能力與國民參與水平還不能滿足公眾日益增長的需求。

AI究竟是怎么助力環保產業的

事實上,環保產業中早已經能頻繁看見人工智能的身影:生態環境部曾推出排污許可“云平臺”,實現了環境治理信息化管理;刷二維碼便可分類扔垃圾,智能監控收運環節;利用分揀機器人終結了圍城困境……

接下來,AI究竟要怎么助力環保產業的呢?智能相對論分析師顏璇認為,因為AI本身所具有的觀察、整合及分析能力,面對“智慧環保”的問題,或許可以從以下兩個方面努力。

1.  觀察生物帶來的科技革新

AI最突出的特點大概就在于仿生。生物,永遠是AI研究中靈感的源泉。哥倫比亞大學曾經用AI研究過一種叫水螅的微小動物并得到了一些啟發,而面對環保問題,也有一些動物值得我們好好用AI來研究一下。

在去年,有一項研究發現一種叫蠟螟的幼蟲能夠對聚乙烯進行快速的生物降解,消化后產生出來的是乙二醇。也就是說,這些蟲子能夠吃掉讓人頭疼的污染“罪魁”——塑料袋。

現在,我們可以用AI來追蹤這種幼蟲的行為,比如用算法自動注釋其進食行為,確切地了解它是如何進食并消化塑料袋的。

把觀察的鑰匙交給人工智能,我們可以消除大部分人工的錯誤,說不定,就能打開一扇環保新方式的大門。

2.  技術的貼身服務最重要

如何知曉自身環境的PM2.5?對大多數人來說,有兩種了解途徑:第一是上網查看美國大使館PM2.5官方數據,但這些數據僅僅是一個城市的總體數據,用戶無法得知自己周圍或者自己即將出行的地方的差異化的空氣質量數據。

另一個,用戶可以通過購買消費級空氣檢測設備獲得周圍的空氣質量數據,但這些數據通常測的僅是PM2.5的關聯量,并非準確數據,并且可測的有害氣體種類也是非常有限的。
   理想的情況是,在未來可以有一個便攜的智能硬件可以“貼身服務”,實時監控并分析周圍空氣的PM2.5情況,讓人們隨時知道周圍一切的有害氣體的準確數據,比如燃氣濃度、懸浮有機物、氮氧化物、二氧化硫、一氧化碳、二氧化碳、臭氧.....并根據空氣質量給予個性化的應對方案。

令人遺憾的是,算法掩蓋了問題根本

環保對人工智能的需求很大,AI也的確能提供莫大的幫助。但是,AI真得能解決環境保護中的痼疾嗎?

在近日的一次AI挑戰賽上,我們在眾多項目中看到一個叫Clean Land的項目。這個項目是基于百度EsayDL平臺建立的污染場地風險管理模型,通過收集學習目前環境管理部門已經明確的污染場地的歷史圖像,結合EsayDL平臺多種算法組件及訓練模板,用于快速掃描識別城市潛在的污染場地。

我們制造了污染,但算法卻無力改變

這當然是有利于社會和人類的好項目。但是,讓算法對污染地區進行檢測和評價,決定哪些地方最應該被治理,再讓AI產品來幫助“清理”,從而減輕人類的繁瑣工作。其結果是,用于治理環境的AI工具大量涌現,也減輕了我們因為破換環境而不安的感覺。

上文中提到,我們或許可以通過AI取得塑料降解的進展,但“因為我們已經知道如何將這些塑料垃圾進行生物降解,亂扔塑料垃圾也沒關系”的想法,才是我們所擔心的,也是AI無法解決的。

再者,算法扮演著判決者的角色,用統一的標準篩選著調查數據,根據計算出的污染程度對環境進行治理,但由于輕重程度不同,就產生了誰先誰后誰更值得的問題,這往往意味著環保措施會首先考慮到成本效益問題。

在最新一期的極限挑戰中,節目組將男人幫“傳送”到了未來,在節目的最后,人類與“AI人”經過智力與體力的較量,最終, “AI人”羅志祥成功拿到了“龍之芯”,而眼看著“AI人”勝利在望,人類即將遭遇危機,在最后的關鍵時刻,孫紅雷選擇了站在人類這邊,拔掉電源,自愿出局,最終人類獲得了勝利。

印象最深刻的是拔掉電源后,羅志祥說了一句話:地球上永遠不滅的就是人性,有人類在就有欲望在。

其實,環境污染本質上是社會問題,人類改造環境的能力越來越強,隨之能感受到的誘惑也越來越多,這直接導致了欲望的膨脹。一旦我們失去了對內心的控制,任由欲望滋長將會給我們的環境帶來無法預料的災難。

令人遺憾的是,AI一直把社會問題當成是自然災害來解決,將社會問題看成是隨機的、暫時的、不可避免的事情,而這種方式,掩蓋了產生這些問題的根源。

水污染、空氣污染、噪聲污染、光污染……算法其實一直再強化這些環境污染是一種常態—這種常態只能進行管理而無法完全根治,于是,算法使我們對這些非自然原因產生的問題免于承擔責任。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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