مقدمة

يُعترف بالذكاء الاصطناعي (AI) كأداة تحويلية تقدم قدرات متقدمة لمعالجة تحديات الاستدامة المعقدة في الإدارة البيئية. يُشرك دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في المناهج التشاركية أصحاب المصلحة المتنوعين في عمليات صنع القرار البيئي. تستكشف مراجعة الأدبيات هذه الابتكارات والتطبيقات والآفاق المستقبلية للإدارة البيئية التشاركية القائمة على الذكاء الاصطناعي، حيث تجمع وتقيّم الأبحاث الحالية لتسليط الضوء على الموضوعات الرئيسية ونقاط الاتفاق والنقاش والفجوات البحثية والمنهجيات والتطور في هذا المجال والرؤى النقدية.

الموضوعات الرئيسية في الإدارة البيئية التشاركية القائمة على الذكاء الاصطناعي

تحدد الأدبيات عشر مجموعات مواضيعية ضمن مجال البحث البيئي:

• استراتيجيات الصحة الحضرية المعززة بالذكاء الاصطناعي: يؤكد هذا على التقاطع بين التكنولوجيا والصحة البيئية، مع التركيز على الخوارزميات، وجودة الهواء، وإنترنت الأشياء، والشبكات العصبية، وآثارها على صحة الإنسان في البيئات الحضرية.
• نظم الصحة البيئية التعاونية: يتناول هذا الجوانب الهيكلية والتشغيلية للصحة البيئية، ويغطي الشبكات، ومعايير النشر، والشفافية، والثقة. وهذا يؤكد أهمية البحث والمبادئ التوجيهية الفعالة للصحة البيئية.
• الحوكمة والقدرة على التكيف مع المناخ: يعالج هذا القضايا الحرجة المتعلقة بتغير المناخ، وإدارة الكوارث، والحوكمة، مع التأكيد على الحاجة إلى حوكمة بيئية فعالة وتدابير حماية.
• إدارة الموارد المتكاملة مجتمعيًا: يركز هذا على مشاركة المجتمع وإدارة الموارد الطبيعية، ويسلط الضوء على دور نظم المعلومات الجغرافية، والمشاركة العامة، والبيانات المكانية في الإدارة البيئية.
• تقنيات مبتكرة للحلول البيئية: يستكشف هذا مشاريع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، مثل البلوك تشين، كمبادرات للمساهمة في الطبيعة والحياة.
• علوم وبيانات البيئة المستدامة: يدمج هذا التقنيات المتقدمة مثل التنقيب عن البيانات والذكاء الاصطناعي مع الاستدامة والتنوع البيولوجي، مما يعكس الطبيعة متعددة التخصصات لعلوم البيئة الحديثة.
• صنع القرار البيئي الشامل: يدرس هذا عمليات صنع القرار في السياقات البيئية، مع التأكيد على البيانات الضخمة، ومشاركة أصحاب المصلحة، والتخطيط التشاركي.
• المراقبة الدقيقة في الزراعة والبيئة: يعالج هذا الجوانب العملية للمراقبة البيئية والممارسات الزراعية، مع التركيز على التنفيذ والدقة وأدوار المجتمع.
• البنية التحتية الذكية للبيئات المستدامة: يسلط هذا الضوء على دمج التقنيات والبنية التحتية الذكية في الاستدامة البيئية، ويغطي موضوعات مثل التوائم الرقمية والبنية التحتية البيئية الذكية.
• التخطيط الاستراتيجي للنفايات والموارد: يركز هذا على النهج الاستراتيجية لإدارة النفايات، وتأثير المناخ، وتقييم دورة الحياة، مع التأكيد على أهمية مسؤولية المنتج الممتدة والتحليل متعدد المعايير في تطوير استراتيجيات بيئية فعالة.

ابتكارات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الإدارة البيئية

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الإدارة البيئية متنوعة، وتشمل مجالات مثل التخفيف من آثار تغير المناخ، وتحسين الزراعة، ومراقبة صحة المحيطات، وإدارة موارد المياه، والتنبؤ بالطقس، والقدرة على مواجهة الكوارث. تمتد هذه التطورات التكنولوجية إلى كفاءة الطاقة في بيئات البناء، وإدارة الأصول المستدامة في البناء لتقليل النفايات، وحلول البلوك تشين التي تدعم الاقتصادات منخفضة الكربون. تعزز روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مشاركة المجتمع من خلال توفير منصات يسهل الوصول إليها لأصحاب المصلحة للإبلاغ عن القضايا البيئية وتلقي المعلومات في الوقت الفعلي، وبالتالي تبسيط الاتصال بين السلطات المحلية والجمهور. تلعب نماذج التعلم الآلي أيضًا دورًا حاسمًا في الإدارة الزراعية، حيث تتنبأ بظروف التربة وغلة المحاصيل، وتدعم الممارسات المستدامة وتمكن أصحاب المصلحة من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استخدام الأراضي.

المنهجيات المستخدمة في البحث

مراجعة الأدبيات والمراجعة المنهجية هي المنهجيات الأكثر استخدامًا، مما يشير إلى تركيز قوي على تجميع الأبحاث الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي والإدارة البيئية التشاركية. تدمج الدراسات الحالية منهجيات مرتبطة بإنترنت الأشياء أو التوائم الرقمية، مما يشير إلى تحرك نحو اعتماد تقنيات متقدمة في مجال الإدارة البيئية. باستخدام الأساليب التشاركية، مثل نظم المعلومات الجغرافية التشاركية (PGIS) والمسوحات المجتمعية، يسلط المؤلفون الضوء على أهمية مشاركة أصحاب المصلحة في الإدارة البيئية. تكشف تقنيات التنقيب عن النصوص عن الأنماط الخفية داخل مجموعة الوثائق من خلال تحليل تكرار الكلمات وتواجدها المشترك داخل نص معين. يُعرف برنامج VOSviewer، وهو برنامج مفتوح المصدر، على نطاق واسع بفعاليته في التحليل الببليومتري والتصور. يزيد Elicit، وهو أداة بحث لمراجعة الأدبيات تستخدم نماذج لغوية كبيرة، من الكفاءة، ويؤدي المهام المتكررة، ويساعد في البحث والتحليل.

توصيات السياسة

تم تصنيف اقتراحات السياسة إلى مجموعات لتسليط الضوء على الموضوعات والأولويات المشتركة عبر مجالات الدراسة المختلفة. هذه المجالات الرئيسية التي تتطلب اتخاذ إجراءات من الحكومات والمنظمات هي:

• التمويل والحوافز
• تنمية رأس المال البشري
• البنية التحتية التكنولوجية والأطر الأخلاقية
• مشاركة المجتمع والتكيف المحلي
• خصوصية البيانات والاستخدام الأخلاقي
• إدارة الكوارث
• الرصد البيئي والحفظ
• الاقتصاد الدائري وإدارة النفايات
• مراقبة وإدارة المياه
• مراقبة جودة الهواء
• الزراعة الدقيقة المستدامة
• حلول مبتكرة وأنظمة ذكية

اتجاهات البحث المستقبلية

تكشف المجالات المقترحة للبحث المستقبلي عن مجموعة واسعة من الموضوعات التي تمتد عبر مجالات مختلفة. تشمل المجموعات الرئيسية استراتيجيات ولوائح الذكاء الاصطناعي، والتقدم التكنولوجي، والممارسات المستدامة والأخلاقية، والتعاون متعدد التخصصات. هناك حاجة ملحة للبحث الذي يركز على تطوير حلول قوية للذكاء الاصطناعي للإدارة البيئية مع معالجة التحديات الأخلاقية والسياساتية والحوكمية التي تمثلها في نفس الوقت. هناك حاجة إلى التقدم التكنولوجي المستمر في الإدارة البيئية القائمة على الذكاء الاصطناعي. يؤكد الباحثون على أهمية تطوير مناهج ذكاء اصطناعي مسؤولة اجتماعيًا لاتخاذ القرارات البيئية لضمان التنفيذ الأخلاقي والمنصف. هناك حاجة إلى التعاون متعدد التخصصات، ومبادرات تبادل البيانات، وتطوير أدوات إدارية لضمان النشر المسؤول والمنصف للذكاء الاصطناعي من أجل مستقبل مستدام.

الاعتبارات الأخلاقية

يجب أن تعطي الأطر الأخلاقية الأولوية للشفافية، وتمنع التحيزات بشكل فعال، وتحمي خصوصية البيانات، حيث أن هذه العناصر أساسية لتعزيز الثقة وضمان نتائج عادلة وشاملة. يجب أن تتضمن هذه الأطر إرشادات لجمع البيانات ومعالجتها التي تخفف من التحيزات الحالية، لا سيما في مجموعات البيانات التي تمثل مجتمعات متنوعة أو معلومات بيئية حساسة. تعد سياسات الشفافية أيضًا أمرًا حيويًا، حيث تمكن أصحاب المصلحة من فهم وتدقيق عمليات صنع القرار بالذكاء الاصطناعي، وبالتالي تعزيز المساءلة في كل مرحلة. بالإضافة إلى ذلك، تعد حماية الخصوصية القوية أمرًا بالغ الأهمية عندما تتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع بيانات بيئية شخصية أو خاصة بالمجتمع.

خاتمة

تؤكد هذه الدراسة على الدور المحوري للذكاء الاصطناعي في تطوير ممارسات الإدارة البيئية. تسلط الرؤى الرئيسية من هذا البحث الضوء على الحاجة إلى حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا تعالج أوجه القصور المحددة في الإدارة البيئية. يُظهر تطوير أنظمة قوية قائمة على الذكاء الاصطناعي للتخطيط التشاركي والإدارة المالية العامة تعدد استخدامات الذكاء الاصطناعي وقابليته للتطبيق في سياقات بيئية متنوعة. بالإضافة إلى ذلك، فإن أهمية وضع سياسات شاملة للذكاء الاصطناعي تعطي الأولوية للاعتبارات الأخلاقية ومشاركة المجتمع أمر بالغ الأهمية. تعد التطورات التكنولوجية في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تطوير أدوات متطورة مثل الأنظمة الروبوتية والنماذج التنبؤية المحسنة، أمرًا بالغ الأهمية للتحسين المستمر لعمليات المراقبة البيئية وصنع القرار. يجب أن تكون الاستدامة والأخلاق محورًا لجهود أبحاث الذكاء الاصطناعي المستقبلية. يعد التعاون الدولي والتعاون متعدد التخصصات ضروريين لتوسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي عبر سياقات جغرافية مختلفة.

أسئلة وأجوبة حول دور الذكاء الاصطناعي في الإدارة البيئية والأخلاقيات

1. ما هي الإدارة البيئية التشاركية القائمة على الذكاء الاصطناعي، ولماذا تكتسب اهتمامًا؟
   تتضمن الإدارة البيئية التشاركية القائمة على الذكاء الاصطناعي دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار البيئي التي تُشرك أصحاب المصلحة المتنوعين بشكل فعال. إنها تكتسب اهتمامًا لأن الذكاء الاصطناعي يوفر قدرات متقدمة لتحليل البيانات البيئية المعقدة، وتعزيز تعاون أصحاب المصلحة، وتعزيز استراتيجيات الإدارة التكيفية لتحديات الاستدامة. يشير الارتفاع في المنشورات حول هذا الموضوع، كما هو موضح في الدراسة التي تمت مراجعتها، إلى الاهتمام المتزايد والإقرار بإمكاناتها.
2. ما هي بعض التطبيقات المحددة للذكاء الاصطناعي في الإدارة البيئية التي تمت مناقشتها في المصدر؟
   يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر مجالات بيئية مختلفة، بما في ذلك:
• تخفيف آثار تغير المناخ: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المناخ والتنبؤ بأنماط المناخ المستقبلية لإعلام استراتيجيات التخفيف.
• تحسين الزراعة: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين استخدام الموارد (مثل المياه والأسمدة) في الزراعة، وتعزيز الممارسات المستدامة.
• مراقبة صحة المحيطات: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات من أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية لمراقبة صحة المحيطات وتحديد مصادر التلوث.
• إدارة موارد المياه: تطبيق الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتوافر المياه، واكتشاف التسربات في أنظمة توزيع المياه، وتحسين استخدام المياه.
• التنبؤ بالطقس: تعزيز دقة التنبؤ بالطقس من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين التأهب وتخصيص الموارد.
• القدرة على مواجهة الكوارث: استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالكوارث الطبيعية وإدارتها، وتحسين أوقات الاستجابة وتقليل الأضرار.
• كفاءة الطاقة: تحسين استهلاك الطاقة في المباني باستخدام أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
• إدارة المخلفات: تحسين إعادة التدوير وتقليل النفايات من خلال الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
• مراقبة جودة الهواء: تطوير أنظمة محسنة للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بجودة الهواء وتصنيفها
• إدارة الغابات: تحسين أدوار المجتمع في الحصول على البيانات وإدارتها
• إدارة النفايات الإلكترونية: تحديد وتقييم المواد الخطرة في النفايات الإلكترونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
3. ما هي التحديات الرئيسية والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في الإدارة البيئية؟
   على الرغم من إمكاناته، يواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي العديد من التحديات:
• البصمة البيئية: يمكن أن يكون لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تستخدم التعلم العميق، بصمة طاقة كبيرة، مما يثير مخاوف بشأن استدامتها الشاملة.
• المخاوف الأخلاقية: يجب معالجة قضايا مثل خصوصية البيانات، وشفافية الخوارزميات، والتحيزات المحتملة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي لضمان نتائج منصفة وعادلة.
• الحوكمة: تعد أطر الحوكمة الواضحة ضرورية للحفاظ على الشفافية والسلامة والمعايير الأخلاقية في استخدام الذكاء الاصطناعي للصحة البيئية.
• مشاركة المجتمع: ضمان التكيف المستمر للذكاء الاصطناعي مع السياقات المحلية، وضمان المشاركة المجتمعية النشطة في عمليات صنع القرار البيئي.
• خصوصية البيانات والاستخدام الأخلاقي: وضع آليات موافقة واضحة ومبادئ توجيهية قوية لخصوصية البيانات لحماية المعلومات الحساسة، وضمان شفافية الخوارزميات واستخدام الذكاء الاصطناعي الأخلاقي، خاصة في المناطق المحدودة الموارد.
4. كيف يمكن دمج مشاركة أصحاب المصلحة في الإدارة البيئية القائمة على الذكاء الاصطناعي؟
   يمكن دمج مشاركة أصحاب المصلحة من خلال:
• التخطيط التشاركي: استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتصور آثار سيناريوهات التخطيط المختلفة، مما يسمح لأصحاب المصلحة باتخاذ قرارات مستنيرة.
• منصات مشاركة المجتمع: تطبيق روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والمنصات عبر الإنترنت لتمكين أصحاب المصلحة من الإبلاغ عن القضايا البيئية والوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي.
• المسوحات المجتمعية: استخدام المسوحات لجمع المعرفة المحلية ودمجها في نماذج الذكاء الاصطناعي للحصول على تنبؤات أكثر دقة وملاءمة.
• نظم المعلومات الجغرافية التشاركية (PGIS): استخدام نظم المعلومات الجغرافية التشاركية للسماح للمجتمعات بالمساهمة بالبيانات المكانية والخبرات المحلية في جهود الإدارة البيئية.
• نظم المعلومات الجغرافية وأنظمة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالكوارث: تمكين التأهب المجتمعي الشامل من خلال تحسين تصور البيانات وتحليلها.
5. ما هي المنهجيات الشائعة الاستخدام في البحث حول الإدارة البيئية التشاركية القائمة على الذكاء الاصطناعي؟
   تشمل منهجيات البحث الشائعة ما يلي:
• مراجعات الأدبيات والمراجعات المنهجية: تجميع الأبحاث الحالية لتحديد الموضوعات الرئيسية والفجوات المعرفية.
• دراسات الحالة: فحص حالات محددة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الإدارة البيئية.
• التنقيب عن النصوص وتحليل الكلمات المشتركة: استخدام تقنيات التنقيب عن النصوص للكشف عن الأنماط والعلاقات الخفية ضمن كميات كبيرة من الأدبيات.
• التحليل الكمي: تقييم عدد الأوراق المنشورة والاستشهادات لكل وثيقة لتقييم إنتاجية البحث وتأثيره.
• التحليل النوعي: التركيز على مقاييس مثل الاستشهادات لكل وثيقة، والتي تكون بمثابة مؤشرات قيمة لإنتاجية الباحثين وتأثير مساهماتهم.
• خوارزميات التحسين: تطوير واختبار الخوارزميات لتحسين كفاءة وفعالية استراتيجيات الإدارة البيئية.
• الطرق التشاركية: باستخدام أساليب مثل نظم المعلومات الجغرافية التشاركية (PGIS) والمسوحات المجتمعية، يسلط المؤلفون الضوء على أهمية مشاركة أصحاب المصلحة في الإدارة البيئية.
6. ما هي توصيات السياسة الناشئة عن البحث في هذا المجال؟
   تشمل توصيات السياسة الرئيسية ما يلي:
• التمويل والحوافز: يجب على الحكومات إنشاء خطوط تمويل مخصصة لدعم مشاريع الذكاء الاصطناعي في المجالات الرئيسية مثل المبادرات المجتمعية وحلول الاقتصاد الدائري وتحسينات مراقبة المياه.
• تنمية رأس المال البشري: الاستثمار في برامج التعليم والتدريب لتطوير قوة عاملة ماهرة في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والإدارة البيئية.
• البنية التحتية التكنولوجية: تطوير بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات ومرافق الحوسبة عالية الأداء.
• الأطر الأخلاقية: تطبيق أطر تنظيمية لضمان الاستخدام الأخلاقي والشفاف والواعي بالخصوصية للذكاء الاصطناعي في التطبيقات البيئية.
• إرشادات خصوصية البيانات: وضع مبادئ توجيهية لخصوصية البيانات، وضمان شفافية الخوارزميات، وتعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
• مبادرات الاقتصاد الدائري التعاونية وتطوير أنظمة التصميم البيئي للنفايات الإلكترونية.
7. ما هي المجالات الرئيسية للبحث المستقبلي في الإدارة البيئية التشاركية القائمة على الذكاء الاصطناعي؟
   يجب أن يركز البحث المستقبلي على:
• استراتيجيات ولوائح الذكاء الاصطناعي: تطوير حلول قوية للذكاء الاصطناعي للإدارة البيئية مع معالجة التحديات الأخلاقية والسياساتية والحوكمية التي تمثلها.
• التقدم التكنولوجي: تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، ودمج الذكاء الاصطناعي مع التقنيات الأخرى (مثل إنترنت الأشياء، ونظم المعلومات الجغرافية)، وتعزيز قدرات النمذجة للتوائم الرقمية.
• الممارسات المستدامة والأخلاقية: تطوير مناهج ذكاء اصطناعي مسؤولة اجتماعيًا لاتخاذ القرارات البيئية وضمان التنفيذ الأخلاقي والمنصف.
• التعاون متعدد التخصصات: تعزيز التعاون بين التخصصات المختلفة لتطوير حلول شاملة ومتكاملة.
8. ما هي حدود البحث الحالي حول الإدارة البيئية التشاركية القائمة على الذكاء الاصطناعي؟
   تشمل القيود:

• نطاق البيانات: الاعتماد على المقالات الأكاديمية التي راجعها النظراء، مما قد يؤدي إلى فقدان رؤى من مصادر غير أكاديمية وخبرة عملية.
  * التركيز على التوليف: التركيز على مراجعات الأدبيات والمراجعات المنهجية، مع توليد بيانات تجريبية أقل.
  * التحيز في التحليل الآلي: أدى النهج التحليلي الآلي باستخدام التنقيب عن النصوص المستخدم في هذا البحث إلى نتائج أسرع وبدون تحيز ذاتي، ولكن لا يزال بعض العلماء يفضلون طرق مراجعة الأدبيات المنهجية التقليدية التي تتضمن فحص كل ورقة يدويًا

(R. C. Santos & Cagica Carvalho, 2025)

373. C. Santos, M., & Cagica Carvalho, L. (2025). AI-driven participatory environmental management: Innovations, applications, and future prospects. Journal of Environmental Management, 373. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.123864