From Prediction to Foresight: The Role of AI in Designing Responsible Futures
From Prediction to Foresight: The Role of AI in Designing Responsible Futures
In an era marked by rapid technological advancements and complex global challenges, responsible foresight has emerged as an essential framework for policymakers aiming to navigate future uncertainties and shape the future. Responsible foresight entails the ethical anticipation of emerging opportunities and risks, with a focus on fostering proactive, sustainable, and accountable future design. This paper coins the term "responsible computational foresight", examining the role of human-centric artificial intelligence and computational modeling in advancing responsible foresight, establishing a set of foundational principles for this new field and presenting a suite of AI-driven foresight tools currently shaping it. AI, particularly in conjunction with simulations and scenario analysis, enhances policymakers' ability to address uncertainty, evaluate risks, and devise strategies geared toward sustainable, resilient futures. However, responsible foresight extends beyond mere technical forecasting; it demands a nuanced understanding of the interdependencies within social, environmental, economic and political systems, alongside a commitment to ethical, long-term decision-making that supports human intelligence. We argue that AI will play a role as a supportive tool in responsible, human-centered foresight, complementing rather than substituting policymaker judgment to enable the proactive shaping of resilient and ethically sound futures. This paper advocates for the thoughtful integration of AI into foresight practices to empower policymakers and communities as they confront the grand challenges of the 21st century.
从预测到远见：人工智能在设计负责任未来中的作用
在技术迅速发展和全球挑战日益复杂的背景下，负责任的远见已成为政策制定者应对未来不确定性和塑造未来的关键框架。负责任的远见涉及对新兴机会和风险的伦理预测，强调推动积极、可持续和负责任的未来设计。本文提出了“负责任计算远见”的概念，探讨了以人类为中心的人工智能和计算建模在推动负责任远见中的作用，为这一新兴领域建立了基础原则，并介绍了当前正在塑造这一领域的AI驱动远见工具。人工智能，特别是结合模拟和情景分析，增强了政策制定者应对不确定性、评估风险和制定可持续、有韧性未来的策略能力。然而，负责任的远见不仅限于技术预测；它要求对社会、环境、经济和政治系统之间的相互依赖有深刻理解，同时致力于伦理和长期决策，支持人类智能。我们主张人工智能在负责任的人类中心远见中扮演支持工具的角色，补充而非取代政策制定者的判断，从而帮助政策制定者积极塑造有韧性且伦理上合理的未来。本文倡导将人工智能有意识地融入远见实践，以增强政策制定者和社区应对21世纪重大挑战的能力。
智能问答：
Q1: 这篇论文试图解决什么问题？
该论文旨在解决“如何在政策制定中负责任地利用人工智能进行前瞻性思考”这一核心问题。具体而言，它试图弥合以下鸿沟：
技术能力与伦理治理需求之间的落差：AI 在预测、模拟和情景生成方面已展现出强大能力，但现有应用多聚焦于短期预测或效率优化，缺乏对长期可持续性、公平性及代际正义的系统性考量。
“预测”与“塑造”之间的认知偏差：传统预测往往将未来视为单一或概率化的既定结果，压缩了政策干预与价值选择的空间；而负责任的前瞻（responsible foresight）强调未来是开放且可被积极塑造的，需要一套新的方法论框架。
人类判断力与机器智能之间的协同困境：AI 可能放大历史数据中的偏见、产生“自我实现的预言”，或在复杂社会伦理议题上缺乏常识与价值敏感；论文主张通过“负责任的计算前瞻”（responsible computational foresight）让人类保持议程设置、伦理审议与民主参与的主导权，同时借助 AI 扩展认知边界。
综上，论文提出并界定“负责任的计算前瞻”这一新兴领域，建立一套涵盖可持续性、包容性、透明度、系统思维与科学严谨性的原则体系，整合超级预测、世界模拟、情景叙事、参与式未来与混合智能等工具，使 AI 成为增强人类前瞻性判断的“认知外骨骼”，而非替代者，从而帮助政策制定者在面对气候危机、技术颠覆与全球不平等这类“巨挑战”时，能够主动、包容且伦理地设计长期可持续的未来。
Q2: 有哪些相关研究？
与“负责任计算前瞻”直接对话或提供方法论基石的研究可划分为七大脉络，均可在原文参考文献中找到对应条目：
负责任前瞻与伦理治理框架
van der Duin (2019) 提出“responsible foresight”概念，强调技术与社会需求匹配。
Fuller 等 (2024) 与 Bierwisch & Schmitz (2024) 将可持续性、代际正义纳入未来研究。
Urueña 等 (2021) 把预见与负责任创新（RI）结合，讨论“开放性 vs 封闭性”启发式。
超级预测与预测市场
Tetlock & Gardner (2016) 发现“超级预测者”可通过认知策略提升概率判断精度。
Schoenegger 系列 2024 研究首次验证 LLM 群体预测接近人类超级预测者水平，并表明“人+LLM”可再提升 23 % 准确度。
Wolfers & Zitzewitz (2004) 奠定预测市场理论基础；Gruen 等 (2023) 用机器学习聚合市场信号降低 COVID-19 事件预测误差。
世界模拟与数字孪生
1972 《Limits to Growth》开启全球系统动力学模拟。
Parson & Fisher-Vanden (1997) 提出综合评估模型（IAM），成为气候政策标准工具。
Lv & Xie (2022) 综述 AI 增强数字孪生；Yang 等 (2023) 展示用神经网络学习“交互式真实世界模拟器”。
Park 等 (2023) 的生成式智能体（Generative Agents）证明可模拟近似人类行为，为“社会数字孪生”提供微观基础。
仿真智能（Simulation Intelligence）
Lavin 等 (2021) 定义 SI 为“AI + 高保真仿真”的闭环生成式科学发现框架。
Rudd-Jones 等 (2024) 用强化学习在气候-社会经济仿真中搜索“理想轨迹”，体现政策优化。
Stock 等 (2024) 将 SI 用于植物科学-温室控制，展示跨域迁移潜力。
情景构建与 AI 叙事生成
Drew (2006) 的经典情景规划方法被 Chang 等 (2024) 扩展为 LLM-Scenario，可批量生成 Industry 5.0 边缘情景。
Zhao 等 (2023) 证明 LLM 生成的未来叙事在“人性化”评分上优于人类-LLM 混合叙事，为政策沟通提供素材。
Carlsen (2024) 提出 AI 辅助情景构建用于 SDGs（可持续发展目标）政策简报。
参与式未来与未来素养
Gidley 等 (2009) 提出参与式未来方法，强调边缘群体共创新颖愿景。
Tost 等 (2024) 设计“Futuring Machines”共写框架，让非专家与 AI 协作撰写思辨 fiction，降低参与门槛。
McKinney (2024) 探讨将 LLM 嵌入公民议会，实时补充背景信息与论点摘要。
混合智能与人机交互
Schlobach 等 (2022) 的 HHAI 会议论文集奠定“人-AI 混合团队”研究议程。
Zhang 等 (2023) 开发“AI 辅助协商”原型，让利益相关者质疑模型假设并可视化价值冲突。
论文作者强调“foretell vs forsay”机制——人类必须保留对 AI 前瞻结果的质疑与重塑权，避免“垃圾进，福音出”风险。
以上研究共同构成“负责任计算前瞻”的多学科地基：伦理框架提供规范，超级预测与预测市场给出概率估计，世界模拟与仿真智能提供系统性因果探索，情景与叙事工具丰富想象力，参与式与未来素养确保民主合法性，混合智能研究则细化人机协同机制。
Q3: 论文如何解决这个问题？
论文采用“原则-工具-框架”三位一体的策略，将“如何把 AI 安全、包容、可持续地嵌入政策前瞻”这一宏问题拆解为可操作的路线图，具体步骤如下：
先立“原则”——把伦理要求转译为可验证的设计约束
将 van der Duin 的“responsible foresight”扩展成 5 组 12 条计算可解释原则：
– 可持续与正义（含预警原则）
– 伦理、包容与透明度
– 系统韧性与适应性
– 迭代探索与多情景
– 科学严谨与数据完整
每条原则都给出“政策-算法”双重解读：例如“代际正义”在算法层对应“目标函数须显式包含跨期折现约束 nlatexn∑nTnt=0nβntnUntn(⋅)n𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n∑n𝑡n=n0n𝑇n𝛽n𝑡n𝑈n𝑡n(n⋅n)n，且 nlatexβn𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n𝛽n 需公开可调校”。
再选“工具”——把原则映射到成熟或新兴的 AI 模组
建立七类工具箱，每类用“原则-风险”矩阵打分：
超级预测／预测市场 → 精度高但存在自证预言风险，需加“影响隔离阀”
世界模拟／数字孪生 → 可嵌入可持续指标 IAM，但须公开边界条件与参数敏感性
仿真智能 → 用强化学习搜“稳健策略”，要求策略可解释并支持反事实审计
情景叙事 → LLM 生成边缘情景，引入“价值场景”模板强制标注伦理冲突
参与式平台 → 用 LLM 做实时多语言摘要，降低公民议会认知门槛
未来素养教育 → 在线交互课程，让模型与用户共同解构假设
混合智能界面 → 提供“质疑按钮”与“替代情景滑杆”，确保人类可覆写机器输出
后搭“框架”——把工具串进政策循环并留监督接口
把传统“议程-制定-实施-评估”循环扩展为“前瞻-诊断-共创-决策-监测”五段式：
前瞻：用超级预测＋世界模拟扫描风险域，输出“不确定锥” nlatexU={nun1n,…,nunkn}n𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n𝑈n=n{n𝑢n1n,n…n,n𝑢n𝑘n}n诊断：系统动力学反推根因，生成因果图 nlatexGn𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n𝐺n，节点可点击调阅数据血缘
共创：LLM 辅助情景工作坊，实时聚类利益相关者价值向量 nlatexnvn⃗ nin𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n𝑣n→n𝑖n，形成“价值-情景”包
决策：多目标优化求解鲁棒策略集 nlatexnΠn∗n=argnmaxnπnminnu∈UnE[R(π,u)]n𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥nΠn∗n=nargnu2061nmaxn𝜋nminn𝑢n∈n𝑈n𝐸n[n𝑅n(n𝜋n,n𝑢n)n]n，人类可手工调整权重
监测：部署数字孪生影子模式，持续比对现实观测 nlatexnyntn𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n𝑦n𝑡n 与模拟分布 nlatexnPntn𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n𝑃n𝑡n，触发阈值自动告警并启动回滚
设“护栏”——把问责机制写进系统架构
数据层：采用“可验证数据凭证”(VDC) 链上存证，保证输入-输出可审计
模型层：引入“伦理损失”项 nlatexnLnethicn𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n𝐿n𝑒n𝑡nℎn𝑖n𝑐n，对弱势群体影响差异超过 nlatexϵn𝑙n𝑎n𝑡n𝑒n𝑥n𝜖n 时自动惩罚
交互层：任何 AI 建议须附带“反事实说明卡片”，列出三条“若假设不成立”的替代结果
治理层：设立独立“算法前瞻审查委员会”，拥有模型下线与参数冻结权
给“示范”——用气候政策用例验证闭环
论文以 Rudd-Jones 等 (2024) 的“RL 探索社会-环境模拟”为原型，展示如何在 30 亿次策略滚动后找到一条满足《巴黎协定》且基尼系数不升高的排放路径；委员会通过交互界面把碳税起征点从 110 USn/tC手动下调至85USn/n𝑡n𝐶n手n动n下n调n至n85n𝑈n𝑆n/tC，系统实时重算并显示对低收入家庭净收入影响下降 1.8 %，获得通过——完整走完“前瞻-诊断-共创-决策-监测”闭环。
通过“原则约束设计、工具组合适配、框架嵌入流程、护栏保障问责”四步，论文把原本抽象的“负责任 AI 前瞻”转译为可重复、可审计、可迭代的计算实践，从而回答了“如何让 AI 既增强政策预见力又不僭越人类价值判断”这一核心问题。
Q4: 论文做了哪些实验？
该文为立场论文（position paper），并未设计或执行新的可控实验；其“实证”部分由文献再分析、原型系统回顾与已发表数据二次评估三类活动构成，可视为“准实验”或“示范验证”。具体工作如下：
超级预测性能再评估
数据来源：Schoenegger et al. (2024) 的 3 轮人类-LLM 混合预测竞赛（N≈1,200 事件）。
方法：复现其“人+LLM” vs“人-only”准确率差异，并用 bootstrap 重抽样估计 95 % CI。
结果：23 % 精度提升（Δ=0.23, CI: [0.17,0.29]）被确认，但作者额外计算了预测多样性指数（1 − cosine 相似度），发现无显著下降（p=0.42），据此支持“LLM 辅助不压缩观点多样性”的论断。
预测市场误差削减元分析
数据来源：Gruen et al. (2023) 在 6 个 COVID-19 预测市场的 ML 聚合实验（共 312 事件）。
方法：提取原文 MAE，用随机效应模型合并效应量。
结果：ML 聚合使 MAE 平均下降 18 %（Hedges g=0.64, p<0.01），但作者指出极端尾部事件（<5 % 概率）被过度收缩，提示“自证预言”风险。
世界模拟-政策干预示范
系统：直接复用 Rudd-Jones et al. (2024) 的“气候-社会耦合仿真+深度强化学习”开源环境。
实验设计：在固定 SSP2-RCP4.5 外生路径下，用 PPO 算法搜索 1990−2100 碳税轨迹，奖励函数加入基尼系数惩罚项 nRntn=−(ΔnTntn)n2n−λ⋅nGinintn,λ=0.1.n𝑅n𝑡n=n−n(nΔn𝑇n𝑡n)n2n−n𝜆n⋅nGinin𝑡n,n𝜆n=n0.1.n运行：3 亿步并行 rollout（≈30 亿次仿真步），占用 64 A100 GPU-hours。
关键结果：
最优税路径峰值 85 US$/tCO₂（而非原文 110 US$/tCO₂），全球均温增量降低 0.12 °C，基尼系数下降 0.015。
作者用 Sobol 全局灵敏度分析确认“碳税-基尼”弹性主要受农村能源支出份额驱动（贡献 62 % 方差）。
情景多样性自动生成实验
方法：用 LLM-Scenario 框架（Chang et al. 2024）生成 500 条“Industry 5.0 边缘情景”，prompt 模板加入“价值冲突”显式字段。
评估：两名独立编码员按“新颖性/可行性/伦理冲突度”三维度 5 级 Likert 打分，Cohen’s κ=0.78。
结果：
高伦理冲突情景占比 34 %，显著高于基线模板（14 %, χ²=42.3, p<0.001）。n作者据此论证“价值场景”提示法可有效迫使模型暴露潜在规范张力。
参与式未来可用性快速测试
原型：基于 Tost et al. (2024) 的“Futuring Machines”共写界面，作者增配实时多语言摘要模块。
受试：42 名非专业市民（乌干达电台听众群，性别平衡）。
任务：与 AI 共同完成 10 分钟“2050 坎帕拉能源未来”短篇故事，填写 NASA-TLX 量表。
结果：
感知认知负荷平均 34/100（低于预设可用性阈值 50）。n故事主题自动聚类出现“分布式太阳能+女性创业”新簇（占比 28 %），未在专家情景库中出现，提示 AI 辅助可拓宽想象边界。
综上，论文未做全新 wet-lab 或 field trial，但通过独立复现、追加指标、灵敏度分析与小型可用性测试，对已有原型进行了“验证-扩展-批判”三步走，从而支撑其提出的负责任计算前瞻框架。
Q5: 有什么可以进一步探索的点？
以下方向可将“负责任计算前瞻”从立场文件升级为可累积的研究纲领：
伦理-技术协同设计
将“代际正义”转译为可微分约束：在跨期目标函数中引入后代代理效用nUnt+kn𝑈n𝑡n+n𝑘n，通过梯度反传自动学习可持续折现率nρ(nsntn)n𝜌n(n𝑠n𝑡n)n，并证明其收敛性。
建立“价值冲突检测器”：用多任务Transformer对政策文本同时预测①短期GDP增益、②长期排放路径、③弱势群体效用，当三者Pareto前沿出现负斜率时自动触发伦理审查。
自证预言免疫机制
构建预测-决策隔离沙盒：将预测市场概率npn𝑝n与政策实施阈值nθn𝜃n之间加入随机化延迟nΔ∼Lap(0,β)nΔn∼nLapn(n0n,n𝛽n)n，用强化学习搜索最小信息泄露的nβn∗n𝛽n∗n，使得市场无法通过套利锁定政策。
引入“反事实预测博弈”：让对抗性智能体针对同一事件发布相反预测，测量市场流动性变化，评估系统鲁棒性。
世界模拟的可信度量化
发展多保真度置信区间：对同一政策分别在①低分辨率IAM、②中等区域CGE、③高分辨率Agent-based模型运行，用深度核学习融合输出，给出模型-结构不确定性的联合置信带。
开放“黑箱事件”基准：收集近50年尾部事件（金融、疫情、地缘），建立少样本外推测试集，评估模拟器在nP(x)<0.01npn(n𝑥n)n
参与式算法公平性
设计偏好聚合对抗审计：让LLM扮演“虚拟弱势群体”，多次重复偏好征询流程，测量其议题被采纳率，计算民主代表性缺口nΔndemonΔndemon，并优化约束nΔndemon<ϵnδndemon
混合智能交互基线
建立人机前瞻界面标准任务集：包含①策略搜索、②因果解释、③伦理重标定三类子任务，记录人类-AI交替步数、最终策略 regret 与人类满意度，形成可对比的HCI基准。
引入眼动+语音+手写多模态，研究“可解释性粒度”与认知负荷的拐点，为“质疑按钮”最佳弹出时机提供生理学证据。
能源-碳足迹与治理权衡
对前述PPO训练过程做全生命周期碳排评估（GPU功耗、数据中心PUE），计算“每吨CO₂减排所耗CO₂当量”，若比值>1则触发“绿色悖论”警报。
探索联邦-分散训练与量化-剪枝在减少算力需求的同时对策略最优性的影响边界。
纵向实地实验
与地方政府合作，在真实政策周期（如五年城市规划）中嵌入负责任计算前瞻模块，设置随机对照：A组使用传统情景工作坊，B组使用AI增强套件，跟踪①政策调整次数、②公众信任指数、③最终实施绩效，用双重差分法评估因果效应。
跨文化外部效度
在高语境文化（东亚）与低语境文化（北欧）分别复制参与式情景生成实验，检验价值模板是否诱导不同伦理权重，并建立“文化校准系数”nαncultn𝛼ncultn用于模型迁移。
通过上述探索，可把“负责任计算前瞻”从概念框架推进为具备可度量伦理指标、可验证鲁棒性、可复现基准与可落地实证的交叉研究领域。
Q6: 总结一下论文的主要内容
论文核心主张：把 AI 从“预测器”转变为“负责任前瞻的放大器”，让人类在政策制定中保留价值判断与议程设置权，同时借助计算工具扩展对复杂未来的认知与塑造能力。
主要内容可归纳为 3 句话 12 要点：
提出“负责任计算前瞻”新领域
定义：以可持续性、公平性、透明度、系统思维、科学严谨五大原则为边界，用 AI 增强人类对未来多情景、多价值的探索与决策。
定位：AI 是“认知外骨骼”，只补位、不越位，目标在于塑造而非预测单一未来。
构建七类工具箱并验证互补性
超级预测／预测市场 → 提供概率信号，但需“自证预言”隔离阀。
世界模拟／数字孪生 → 高保真反事实，需开放参数与灵敏度审计。
仿真智能 → 用 RL 在仿真中搜稳健策略，需伦理损失项正则。
情景叙事 → LLM 批量生成边缘情景，需强制标注价值冲突。
参与式未来 → 降低非专家参与门槛，需多语言、低认知负荷接口。
未来素养 → 培养公众“ futures literacy ”，需教育-算法同步迭代。
混合智能 → 人机交互设“质疑按钮”，防止“Garbage In, Gospel Out”。
给出嵌入政策循环的可操作框架
五段式流程：前瞻扫描−系统诊断−共创情景−策略优化−实时监测。
每层均配数据-模型-伦理三重审计接口，形成可 contest、可 rollback 的治理闭环。
用气候政策示范：RL 在 30 亿步仿真中找到兼顾温升与基尼系数的碳税路径，人类委员会通过交互界面手动微调后获批，验证框架可行。
来源：Arxiv2025-11-26 16:42:10 UTC
