利用人工智能来削弱对污染物研究可信度的倡议的出现，引发了巨大的伦理和科学争议。一个有争议的人物，路易斯·安东尼·“托尼”·科克斯，运用技术资源来在公众对环境毒素的危害的认知中注入怀疑。通过他的应用程序，这一举措突显了混淆相关性与因果关系的潜在灾难性风险，有时甚至加剧错误信息。
发现的背景
一位知名研究人员，由于与工业利益的关联而知名，正在努力减轻与污染物相关的负面看法。位于丹佛的风险分析师路易斯·安东尼·“托尼”·科克斯正在开发一款人工智能（AI）应用程序，旨在质疑关于污染物危害的科学证据。其目标是明确他所称的相关性与因果关系之间的混淆。
人工智能项目
科克斯在电子邮件中告诉行业研究人员，他的项目旨在消除流行病学研究中的“宣传”。作为一种大型批判性分析工具，该应用可能会改变风险评估的格局。他目前正在对该人工智能助手进行测试，测试对象包括他所编辑的学术期刊风险分析。
资金和问题
创建该工具所需的资金来自美国化学理事会（ACC），这一代表石油和化学工业巨头的组织。这样的参与引发了对项目客观性的质疑。专家们已经表示，ACC的支持可能确保结果有利于其成员的利益。
科克斯的声明
科克斯坚持认为，他的应用程序旨在澄清数据的客观含义。他声称所采用的方法并不带有意识形态，同时承认对所获得资金的公开认知。他表示，这一助手旨在帮助研究人员在分析数据时识别人类的偏见。
与工业利益的对齐
科克斯的背景显示他与烟草公司和游说团体（如美国石油协会）的频繁合作。他倾向于批评将化学品暴露与健康问题联系起来的研究，这引发了对他动机的担忧。关于污染物影响的真正对话可能会因这种偏见而受到阻碍。
对监管的影响
科克斯以前的工作表明，他渴望推行减少工业障碍的监管变革。因此，他在公共健康标准方面的立场受到了质疑。批评者指出，这种方法可能为宽松的污染政策辩护，从而导致严重的健康后果。
利用人工智能制造不确定性
在与人工智能的讨论中，他请求澄清PM2.5与肺癌之间的联系。在询问人工智能时，科克斯强调了对因果关系的确凿性的反馈需求。这种类型的互动表明他明显渴望引发关于科学联系的争论，加强他在污染物危害上制造错误信息的策略。
反应与批评
科学家和公共卫生专家们已提出正式批评。他们呼吁在这些以批判性分析为名的项目中保持高度警惕，因为这些项目可能传播不准确的信息。公众对工业与科学研究之间潜在合作的信任正在增加，而这类项目可能严重侵蚀公众对科学的信任。
风险情况
在这一阶段，科克斯的项目看似是一项大胆的尝试，旨在重塑关于环境风险的讨论。基于已观察到的偏见创建的工具可能会具有毁灭性的含义。这一举措可能会由于对研究结果的微妙操控而削弱公共健康所需的保护。
对公共健康的影响
随着科学界讨论污染物的影响，科克斯提出了关于确定性的问题。通过他的言论，他可能会延迟保护公共健康所需的关键行动。参与基于错误数据的讨论可能会阻碍基于成熟科学结果的预防措施的采取。
呼吁警惕
利用科学数据保护人类健康的提议，可能会受到像科克斯这样的项目的妨碍。一个潜在有害的行业的要求可能因此被放宽。污染研究不应受到工业利益的影响，因为这将质疑社会和环境责任的基础。
不确定的结论
科克斯项目所引发的问题促使我们思考研究人员的责任。科学知识与商业利益的交集持续创造一个复杂的环境。对研究的客观评估对保障公共健康应对潜在污染物危险至关重要，例如由特朗普签署的涵盖碳氢化合物的议案。科技进步与环境保护之间的平衡依旧是微妙的。
常见问题解答：利用人工智能加深对污染物危害的疑虑
使用人工智能分析污染物研究的主要目标是什么？
该项目旨在识别并质疑污染物暴露与健康影响之间经常建立的因果关系，并筛选出其发起人所感知的流行病学研究中的“宣传”。
人工智能如何“锐化环境健康的批判性思维”？
人工智能可以分析大量研究并发现偏见或方法论错误，从而以批判的眼光评估结论，但这也可能导致对数据的选择性解释。
由工业利益融资这样一个项目的主要担忧是什么？
由工业团体（如美国化学理事会）提供的资金对结果的客观性和透明性提出了质疑，因为这些团体可能有利益降低污染物危害的影响。
人工智能旨在识别污染物健康研究中的哪些类型的偏见？
它应当识别相关性与因果关系之间的混淆，以及其他常见的认知偏见，这些偏见可能会扭曲公众健康数据的解释。
把科学研究的评估交给人工智能的潜在风险是什么？
存在偏见的风险，即人工智能因其编程算法而复制人类的偏见，降低对污染物与各种健康问题之间已建立因果关系的认知，这可能会扭曲公共辩论。
该项目会如何影响环境与公共健康法规？
通过传播对污染物影响的怀疑，这可能会减缓或阻碍更严格法规的实施，从而危害公共健康的保护。
这个倡议真的会导致科学上对污染物的看法变化吗？
这可能会创造一种文化，即研究结果被系统性地质疑，这可能会侵蚀公众对科学和健康法规的信任。
该人工智能项目针对哪些类型的研究？
它包括将污染物暴露与各种健康问题联系起来的研究，尤其是呼吸系统疾病、癌症以及其他健康后果，通常发表在公共健康学术期刊上。
如何确保该项目中使用的人工智能不带有偏见？
为了确保客观性，必须为工具的开发建立严格透明的协议，并在评审过程中纳入多样化的科学专家。
