AI在减少城市污染方面的作用
AI工具有针对性地提供有关污染暴露的信息。 Image: Getty Images
- 人工智能（AI）通过分析来自传感器、卫星乃至众包数据的大型复杂数据集，改进了我们发现和预测城市空气污染的方法。
- AI工具有针对性地提供有关污染暴露的信息，使人们能够在日常生活中做出更健康的选择。
- 尽管AI拥有巨大的潜力，但其部署必须具有包容性且合乎道德。如果未能谨慎实施，AI可能加剧现有的不平等现象，尤其是在服务不足的地区。
为了实现雄心勃勃的目标，人类重塑了世界——城市高楼直入云霄，数字网络融入生活。但在此过程中，我们也让空气充满了无形的威胁。我们身边的大气常被污染，充斥着悄然侵入肺部的污染物。
不过，随着城市变得更加智慧，一个强大的新盟友正在出现，为更加清洁的空气奋斗：人工智能（AI）。
如果AI能让我们看见无形的威胁呢？如果AI能帮助我们呼吸得更轻松、活得更久，并减少无形、有毒的暴露对健康造成的损害呢？
AI提供了一套全新的工具，通过分析大型数据集，揭露隐藏模式，预测未来状况，以及优化城市的运作方式来解决问题。本文探讨了如何在快速城市化的世界中利用AI工具来监测、管理并最终降低城市空气污染的浓度和暴露程度。
了解敌人
历史上，我们对空气污染的了解依赖于分布相对分散、成本高昂的固定监测站网络。虽然参考级监测站和超级站点（具有先进功能的密集监测站）可以提供化学成分、颗粒大小等宝贵数据，但它们对超本地暴露（人们在城市中通行时所经历的变化）的洞察十分有限。
如今，得益于AI、建模和传感器网络，这一局面正在改变。
更智能的测量和更智慧的城市
机器学习在空气质量方面的早期应用主要集中在随机森林、梯度提升和混合方法等模型上。这使研究人员能够更准确地预测城市的空气污染程度，同时排除天气等混杂变量的影响。
这种预测能力解锁了有关政策干预效果的新洞察。
近年来，机器学习方法还通过分析含有污染水平、天气状况、交通流量、工业作业以及其他信息的数据集，提升空气质量传感器的测量精度，并对复杂的污染源进行归因。
结合传感器、卫星图像乃至众包数据，AI如今能够近实时地生成高分辨率的污染地图，以跟踪暴露情况，并为公共卫生行动提供信息。
“空气污染对最贫困人群的影响最为严重，而AI可能加剧这些不平等现象。”
赋能市民和城市规划者
更智能的系统意味着更明智的决策——不仅对城市如此，对市民亦然。
想象一下，跑步或骑行的人可以在智能手表上接收实时警报，识别路线上的污染重灾区，并被建议在污染积聚的狭窄街道中减速或换边通行。这些曾经无形的洞察如今已成为可能。
Air Aware Labs开发的AirTrack应用程序帮助运动员和通勤者根据实时暴露数据重新规划路线。它结合GPS数据、AI、空气污染建模以及用户行为，有针对性地提供有关空气污染暴露的信息，使人们能够做出更明智的选择。
例如，重新规划骑行通勤路线、调整跑步时间，或仅仅是决定最佳的外出时间。高精确度使我们很快将能估测吸入的每个颗粒物的排放来源，从而拓展问责、健康监测和预防的新边界。
通过对建筑物如何影响气流、排放和行人通行进行建模，AI工具有助于避免污染重灾区的形成，并在从最初蓝图到最终建成的设计过程中优先重视健康。这标志着从“被动”到“主动”规划的转变，使城市在本质上就更健康。
合乎道德、公平和本地验证
AI拥有巨大的潜力，但如果不负责任地部署，风险同样巨大。空气污染对最贫困人群的影响最为严重，而AI可能加剧这些不平等现象。例如，由于基础设施缺失，谷歌的API无法覆盖许多非洲城市。
为了让AI成为一股向善的力量，必须做到：
包容：必须惠及所有人，而不仅仅是那些拥有智能手机或可穿戴设备的人；
公平：系统必须旨在避免将污染转移到已经负担过重的社区；
透明且合乎道德：公众信任需要明晰的治理结构、公开获取以及有意义的社区参与。
AI不能“施加”于人，而应“与人共建”。这意味着开放数据访问、支持开源开发，并在工具设计和部署中倾听本地的声音。
与此同时，要实现全球目标，AI将是不可或缺的推动力量。例如，世界卫生组织在全球空气污染与健康会议上设立了到2040年将空气污染对健康的影响减少50%的目标。
AI推动城市可持续发展
AI为应对城市空气污染提供了变革性的力量。它改进了我们的测量、预测、优化和行动方法，为建设更加智慧、清洁、公平和宜居的城市提供了工具。
这些进展与世界经济论坛的清洁空气联盟等举措以及C40通过气候行动促进空气质量共同惠益的承诺相一致。
但是，实现这一潜能不能仅依靠算法。政府、研究人员、初创企业、城市领袖以及每天呼吸着空气的所有人都需要开展有意识的合作。
慈善家、多边组织和私营部门必须共同努力，为代表性不足的地区弥合数据鸿沟。因为，清洁空气不应根据邮政编码或国内生产总值来提供。
空气不应是隐藏的威胁。以AI为合作伙伴，以公平为指引，我们可以建设智慧城市，让清洁空气如驱动城市发展的数据一样自由流动。
本文作者：
Will Hicks，Air Aware Labs联合创始人兼首席科学官
Louise Thomas，Air Aware Labs联合创始人兼首席执行
本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。
翻译：狄陈静
编辑：王灿
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