环境决策算法化衍生风险及其法律规制

AI时代，算法以弥散性的方式迅速扎根生态环境领域，而且在不断深入与扩张。以数据为基础的算法借助自动化分析，内嵌环境决策各环节，决策效率极大提升，环境决策日趋算法化。然而，算法技术在提高环境决策质量与速度的同时，也将“算法黑箱”“算法霸权”“算法歧视”等基因性风险带入了决策过程，衍生环境决策失准、专业壁垒倍增、公众参与程度低等场景化风险。这种复合性的内生风险统一表现为政府信任危机、环境非正义加剧、环境保护公众参与权悬置，因此，直接限制了算法在生态环境领域的功能发挥。究其根源，环境决策与算法在互动过程中，环境决策的公开性、风险性、社会性与算法的不透明性、自主性、资本性不乏对立、叠加及互斥。算法的介入，使得其与环境决策的属性矛盾，不仅无法得到及时缓冲，反而进一步激化。由此可见，规制环境决策算法化衍生风险的关键在于调和环境决策与算法本质属性的矛盾。为此，该研究立足环境决策算法化所带来的“利”与“弊”，透析其衍生风险的内在逻辑，对环境决策与算法的本质属性进行适当的“扬抑”，从而提出具有针对性的场景化规制路径。所谓的“扬抑”，本质上是对算法技术与环境决策制度内涵利益之衡量。由此，为确保算法在生态环...