本文是由Neelke Doorn撰写，发表于《Science of the Total Environment》期刊2021年第755卷，文章标题为《Artificial Intelligence in the Water Domain: Opportunities for Responsible Use》。该研究由荷兰代尔夫特理工大学（Delft University of Technology）的技术、政策与管理学院（School of Technology, Policy and Management）的价值观、技术与创新系（Department of Values, Technology and Innovation）完成。

研究背景

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI在多个领域（如能源、医疗、交通等）得到了广泛应用。然而，AI在水资源管理领域的应用相对较少。与此同时，AI的快速发展也引发了对其伦理和社会影响的广泛讨论，尤其是在“负责任的人工智能”（Responsible AI）方面。本文旨在回顾当前AI在水资源领域的应用，并探讨如何在水资源管理中实现“负责任的人工智能”。

研究方法

研究采用了系统文献综述的方法，通过ISI Web of Knowledge数据库检索了与水资源领域AI应用相关的文献，并对这些文献进行了分类和分析。研究还评估了与AI伦理相关的文献，以探讨AI在水资源领域的伦理问题。

主要研究内容

研究将AI在水资源领域的应用分为四大类： 1. 建模（Modeling）：AI被用于提高模型的准确性或减少不确定性。例如，使用人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）和自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems, ANFIS）来模拟复杂的水文系统。 2. 预测与预报（Prediction and Forecasting）：AI被用于开发不依赖于特定地点特征的预测模型。例如，使用机器学习（Machine Learning, ML）技术预测水体中的三卤甲烷（Trihalomethanes, THMs）形成。 3. 决策支持与运营管理（Decision Support and Operational Management）：AI被用于事件检测和早期预警。例如，使用AI技术检测水体中的有机污染物。 4. 优化（Optimization）：AI被用于优化水资源分配和管理决策。例如，使用遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）优化水库的可持续运营。

研究结果

研究发现，AI在水资源领域的应用主要集中在建模、预测、决策支持和优化等方面。尽管AI在这些领域展现出巨大潜力，但研究也指出，AI在水资源领域的应用仍处于初级阶段，且缺乏对伦理问题的关注。研究还提出了三个关键见解： 1. 价值多元化和变化：AI技术，特别是多目标优化（Many-Objective Optimization），可以处理水资源管理中的价值多元化和变化问题。 2. 理论指导的数据科学（Theory-Guided Data Science, TGDS）：结合数据驱动模型和物理基础模型，可以避免纯粹数据驱动模型的缺陷，提高模型的透明性和解释性。 3. 参与式决策：水资源领域在参与式决策方面积累了丰富经验，AI的应用应借鉴这些经验，确保决策过程的民主性和透明度。

结论

本文通过系统综述，总结了AI在水资源领域的应用现状，并提出了实现“负责任的人工智能”的路径。研究强调，AI在水资源领域的应用不仅需要技术专家的参与，还需要水资源管理专家、社会科学和人文学科专家的共同努力。未来的研究应进一步探讨如何将伦理原则融入AI系统的设计和应用中，以确保AI技术在水资源管理中的负责任使用。

研究亮点

1. 应用分类：首次系统地将AI在水资源领域的应用分为建模、预测、决策支持和优化四大类，为未来的研究提供了清晰的框架。
2. 伦理关注：提出了AI在水资源领域应用的伦理挑战，并探讨了如何通过多目标优化和理论指导的数据科学来解决这些问题。
3. 参与式决策：强调了参与式决策在AI应用中的重要性，提出了结合技术专家和水资源管理专家的多学科合作模式。

研究意义

本文不仅为AI在水资源领域的应用提供了系统的综述，还为未来的研究指明了方向。研究提出的“负责任的人工智能”框架，不仅适用于水资源管理，也可为其他领域的AI应用提供参考。通过结合技术、伦理和社会科学的视角，本文为AI技术的负责任使用提供了重要的理论支持和实践指导。