华南师范大学华佩、UFZ王臻宇等The Innovation Geoscience：构建人工智能与环境科学共同发展的完整蓝图

人工智能（AI）具有非线性和灵活性的模型结构，能够通过大数据揭示环境科学中复杂变量之间的关系，在环境科学中的应用具有巨大潜力。然而，目前人们对AI与环境科学结合过程中的问题和挑战缺乏一定理解，特别是忽视了在数据、模型和结果层面上的一些缺失之处。本文强调了降低AI对数据的依赖性和改善环境数据管理的重要性，并探讨了AI模型解释性和环境机理探索的问题，最后提出了AI在新型环境数据应用时可能面临的问题和展望。

人工智能（AI）具有很强的非线性特征表达能力和灵活的模型结构，能够揭示环境科学中复杂变量之间的关系，从而提高对环境问题的理解。然而， AI在环境科学中面临着数据不足、数据质量差、模型解释性不足和结果偏差大等问题 。这些问题可能会导致错误的科学发现，尤其在AI应用缺乏完善的经验时。随着新一代AI技术的诞生，例如ChatGPT，AI即将进入下一个世代。在科学发展的十字路口， 我们有必要关注如何应对新的AI浪潮对环境科学的影响，以及思考如何抓住浪潮中的机遇，促进环境科学的发展 。

数据是AI在环境科学应用的关键 ，但受限于环境检测系统、数据来源不统一和数据库维护不足等原因，环境科学中存在数据不足和数据质量差等问题。因此， 从AI发展角度上 ，我们需要 降低AI对大量高质量数据的依赖性 。数据增强、优化学习等方法是解决这一困难的途径； 从环境科学角度上 ，我们需要 加强数据记录、数据采集标准化、数据库建立和数据共享推广 ，以避免AI在环境科学应用过程中出现数据债务和数据获取困难等问题。

另一个挑战是模型解释性 ，即AI算法的黑盒性使得解释模型结果变得困难。针对这个问题，基于 启发式分析的可解释性AI （XAI）和 机理约束的AI神经网络算法 （PINN）的提出，可增加对模型输出的解释性，有效帮助理解环境复杂变量交互作用的机制。

此外， AI模拟结果的偏差也是一个重要挑战 。强化数据质量和使用合适的AI算法是减少偏差的关键。不同的AI算法在处理不同数据类型上具有各自的优势和局限性，因此 熟知研究的科学问题、了解数据类型和掌握AI算法特点 ，是应用AI于环境科学问题前的重要准备工作。

随着环境科学发展，数据信息不断丰富，但是 数据的维度也在不断增高 ，例如图像类数据、文本信息类数据等。 如何降低分析这类数据的偏差仍具有挑战性，这也是我们在AI和环境科学共同发展道路上需要不断关注和解决的问题 。