人工智能在环境资源管理中的法律规制研究

一、人工智能在环境资源管理中的应用场景与法律风险

（一）典型应用场景

人工智能在环境资源管理中的应用涵盖了监测、治理、调配等多个环节，通过技术赋能提升了环境治理的精准性与效率，在环境监测与预警中，借助智能传感器网络、无人机巡检、卫星遥感等技术，人工智能可实时收集空气、水质、土壤等环境数据，并通过算法模型分析污染趋势，实现跨区域、全时段监测。在污染溯源与治理中，人工智能可整合污染源数据，快速定位污染源头并模拟扩散路径。在生态保护与修复中，图像识别技术可通过摄像头捕捉野生动物活动轨迹，分析物种数量变化，用于生物多样性保护，人工智能可结合地形、气候数据设计植被恢复方案，用于生态修复。在环境资源调配中，基于算法的动态调配系统已应用于水资源、能源等领域。

（二）潜在法律风险

人工智能的技术特性与环境资源管理的公共属性叠加，导致其应用暗藏数据风险、算法风险、责任风险、监管风险等多重法律风险：具体来说，第一，容易发生数据造假或泄露等数据风险。人工智能做出决策离不开真实的环境数据，但在实践中，一方面数据造假，导致人工智能因“垃圾数据”得出错误结论，另一方面，如若人工智能系统防护不足，导致大量涉及地理信息、企业生产数据等敏感信息被窃取或滥用；第二，人工智能算法的不透明性可能导致诸如污染治理资源分配不合理等环境决策偏差，从而引发公平危机；第三，人工智能决策失误导致环境损害时，责任认定成为难题。算法设计方、生态环境部门、监测设备企业的责任边界模糊，现有法律中“谁主张谁举证”的规则难以适配技术链条的复杂性，受害者可能面临索赔无门的困境；第四，人工智能技术的快速迭代与现有监管体系滞后产生矛盾，一方面，传统“事前审批 + 事后处罚”的监管模式难以覆盖人工智能的全生命周期，另一方面，因不同行政区域的监管权限缺乏统一标准，可能出现“数据壁垒”或“重复监管”。

二、人工智能在环境资源管理中法律规制的现状与不足

（一）国内规制现状

当前我国尚未形成针对环境资源管理领域人工智能应用的专门法律体系，相关规范散见于现有法律框架与政策文件中，呈现“分散化、原则性”特点，具体表现在：缺乏明确的法律规定，生态环境领域的基础性法律未明确人工智能的具体应用规则，《数据安全法》等数据治理相关法律未明确环境数据的法律性质、AI 处理环境数据的特殊安全标准等实操问题，《民法典》也未涉及 AI 决策导致环境损害时的责任认定特殊规则。某些行政法规与部门规章虽然对人工智能有所涉及，但大多强调技术推广而非风险规制。环保协会虽然牵头制定了部分技术标准，但是这些行业标准和自律规范尚处于探索阶段，且缺乏强制执行力和统一标准。

（二）存在的主要问题

现有规制体系难以应对人工智能在环境资源管理中引发的复杂法律挑战，核心问题集中在以下四方面：环境管理领域中人工智能立法层面的滞后性和空白，导致缺乏有效规制手段，容易引发法律适用困惑；涉及人工智能应用程序或软件的开发者、使用企业、监管部门等多方主体的权责边界尚未厘清，各方举证责任分配与过错认定标准存在模糊不清，导致实践中“追责难、担责乱”；环境数据在收集、分析、共享各环节存在全链条规则的缺失与断裂，具体表现为，缺乏收集设备等准入标准、原始数据加工处理规则以及数据分级共享机制；传统监管手段的滞后难以实时监测算法的隐蔽调整以及监管权限分散，缺乏跨部门协同机制，导致难以应对人工智能技术的迭代更新。

三、完善人工智能在环境资源管理中法律规制的路径

（一）完善规范人工智能应用的法律法规体系

针对环境领域人工智能应用的特殊性，一方面，要出台诸如《环境领域人工智能应用管理条例》的专门法规，明确基本原则（如风险预防、算法透明、数据安全）、规制范围（覆盖环境监测、污染治理、资源调配等场景）及核心制度（如 AI 系统准入标准、全生命周期监管规则）。对“高风险AI”（如影响跨区域生态安全的污染扩散模拟系统）设定强制性备案制度，要求开发者提交算法原理、数据来源及风险评估报告。

另一方面，强化与现有法律的衔接，在即将出台的《生态环境法典》中增设“人工智能应用”法律规则，明确人工智能决策的法律效力（如 AI监测数据可作为行政处罚证据的条件）；在《民法典》侵权责任编中补充“AI 环境损害责任条款”，细化技术故障、算法偏见等情形下的责任认定规则；在《数据安全法》中明确“环境敏感数据”的范围（如濒危物种栖息地数据、饮用水源地监测数据），并配套数据分级保护措施。

（二）厘清相关责任主体的权责边界开发者要承担环境数据的真实性核验、算法公平性测试、系统缺陷修复责任等“算法合规义务”，如果因未履行义务导致环境损害，需承担无过错赔偿责任。使用者要履行“审慎使用义务”，企业使用人工智能，需定期向监管部门提交系统运行报告；生态环境部门使用人工智能决策时需保留人工复核记录。若因未履行审核义务造成损害，需承担主要责任。生态环境部门作为监管者，需建立“全流程监管义务”，包括对人工智能的准入审查、运行中的动态监测、违规行为的惩戒。对跨区域人工智能应用（如流域水资源调配系统），需明确牵头监管部门，避免权责交叉或空白。

（三）强化各环节数据治理规则围绕环境数据的“收集- 处理- 共享”环节建立闭环管理机制：

在数据收集环节，制定《环境智能监测设备技术标准》，要求 AI 系统使用的传感器、卫星遥感设备需通过质量监管认证，确保数据精度达标；强化企业对监测数据真实性、及时上传及发现异常报告的义务，建立“数据造假黑名单”制度。

在数据处理环节：规范人工智能对环境数据的加工行为，要求算法不得篡改原始监测数据，且数据脱敏处理需保留环境评估必要信息；对涉及生物多样性、生态敏感区的数据，禁止通过算法转化为可识别特定主体的信息。

在数据共享环节：搭建“国家级环境人工智能数据共享平台”，按“风险等级”分类共享：低风险数据（如城市空气质量均值）向社会开放；中风险数据（如企业排污实时数据）仅对生态环境部门、科研机构开放；高风险数据（如涉密生态保护区数据）实行“审批制”共享。平台需配套数据使用追溯系统，防止滥用。

（四）创新与人工智能相适配的监管与救济机制

针对人工智能技术迭代快的特点，构建灵活高效的监管模式与权利救济途径：

引入“沙盒监管”模式：在环境治理重点区域（如京津冀大气污染防治区）设立人工智能应用试点沙盒，允许企业在监管部门监控下测试新型人工智能系统（如智能减排算法），对试点中发现的风险，由监管部门与企业共同制定整改方案，成熟后将经验转化为普适性规则。

建立“技术辅助监管”体系：开发监管部门专用的“ AI 合规检测工具”，通过算法比对识别企业人工智能系统的异常参数；组建由环境专家、人工智能技术专家组成的“智库”，为复杂 AI 决策争议（如算法偏见导致的治理不公）提供专业评估意见。

完善权利救济渠道：允许因 AI 决策受损的主体（如被误罚的企业、受污染影响的居民）提起行政复议或民事诉讼，并降低举证难度——例如，原告只需证明损害与 AI 决策存在关联性，举证责任即转移至开发者或使用者，由其证明无过错。同时，在环境公益诉讼中纳入“AI 系统缺陷”情形，允许检察机关对违规应用人工智能造成生态损害的行为提起公益诉讼。