[Paper] 从预测到前瞻：AI 在设计负责任的未来中的作用

Source: arXiv - 2511.21570v1

Overview

Maria Perez‑Ortiz 的论文提出了 “responsible computational foresight”（负责任的计算前瞻）框架，该框架将以人为本的 AI 与情景构建工具相结合，帮助政策制定者预见并塑造可持续的未来。通过将 AI 定位为 支持 而非取代人类判断，本文为在复杂全球挑战面前实现更具伦理性、透明性和韧性的决策提供了路径。

Key Contributions

• 术语与概念基础： 创造了 “responsible computational foresight” 并定义了其核心原则（以人为中心、透明性、问责制、可持续性）。
• 基于原则的蓝图： 提出了一套指导原则，使 AI 驱动的前瞻工作与伦理政策设计保持一致。
• 工具箱调查： 编目了现有的 AI 支持前瞻工具（如生成式情景生成器、不确定性量化模块、多主体仿真），并将它们映射到所提出的原则上。
• 人机交互模型： 勾勒出一个工作流，在整个前瞻周期中 AI 进行增强，但绝不覆盖专家判断。
• 整合路线图： 为政府、非政府组织和科技公司提供可操作的建议，将负责任的前瞻嵌入其战略流程。

Methodology

1. 文献综合： 回顾跨学科的 AI 伦理、计算建模和战略前瞻工作，以识别空白。
2. 原则推导： 通过规范性分析，从伦理 AI 指南和前瞻最佳实践中提炼出五条基础原则。
3. 工具映射： 系统审计 12 个公开可用的 AI 驱动前瞻平台（如气候情景模拟器、政策影响预测器），并依据这些原则进行评估。
4. 人机工作流设计： 绘制逐步流程——框架 → 数据收集 → 模型生成 → 情景探索 → deliberation → 决策——突出 AI 增值的环节（如快速情景生成）以及人类专业知识不可或缺的环节（如价值判断）。
5. 案例示例： 提出两个简短案例（气候韧性城市规划和疫情政策响应），展示工作流的实际运作。

Results & Findings

• AI 扩大情景范围： 生成模型能够产生比人工头脑风暴多 10‑100 倍的可行未来，扩大决策空间且不牺牲质量。
• 透明性仍存缺口： 许多工具缺乏可解释性功能，使政策制定者难以追溯为何某一情景被突出。
• 人类判断仍居核心： 在两个案例中，最具影响力的决策来源于专家对 AI 生成洞见的 deliberation，验证了 AI 仅作“支持”角色的论断。
• 原则对齐程度不一： 在调研的 12 个工具中，仅有 3 个满足全部五条负责任前瞻原则；其余工具主要在问责制和利益相关者包容性方面不足。

Practical Implications

• 政策实验室与 GovTech： 机构可采用提出的工作流，将 AI 辅助情景分析嵌入现有政策设计周期，提高洞见的速度与广度，同时保持民主监督。
• 工具开发： 供应商被鼓励嵌入可解释性仪表盘、偏差缓解层和利益相关者反馈回路，以符合负责任前瞻的标准。
• 风险管理： 企业可利用该框架预判监管或社会趋势（如 ESG 动向），并主动调整产品路线图。
• 教育与培训： 课程设计者可将人机前瞻循环纳入数据科学和公共政策项目，培养下一代 “前瞻工程师”。

Limitations & Future Work

• 需要实证验证： 论文中的案例仅具示范性；需进行大规模现场试验以量化对政策结果的影响。
• 工具覆盖范围： 本次审计聚焦于公开文档的平台，许多政府使用的专有系统未被纳入。
• 动态适应性： 未来研究应探讨工作流在实时数据流和快速变化危机（如网络攻击）中的适应能力。
• 跨文化伦理： 将原则体系扩展至兼容多元文化规范和治理结构仍是未解挑战。

Authors

• Maria Perez‑Ortiz

Paper Information

• arXiv ID: 2511.21570v1
• Categories: cs.AI, cs.CY, cs.HC
• Published: November 26, 2025
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