「能即時回复，而且內容詳細，有些我們沒想到的事項也會包括在答復裡。」作為參加2024年第七輪次重點區域空氣品質改善夏季監督幫扶的執法同志，來自河南省濮陽市生態環境局的彭建志向「監督幫助智能答疑模式」諮詢相關環境管理政策後直呼太方便。
美麗中國建設目標的實現，需要充分釋放數位科技在生態環境治理中的疊加、聚合、倍增效應，激發生態環境「智理」的潛力與活力。這款結合深度學習、自然語言處理等先進技術的智慧問答大模型，正為監督協助工作提供著高效率的分析決策支援。
“每天爬儲罐容易，爬完群組裡的消息是真難”
2019年6月，生態環境部環境工程評估中心（以下簡稱評估中心）抽調28名技術骨幹組成大氣專班，為大氣監督幫扶提供技術支撐，此後微信答疑群便成為每輪工作的必備。
「整體來看，諮詢的問題內容包括標準適用、政策合規、檢查要點，對於監督幫扶APP的規範填報也是群組的熱門議題。」大氣專班工程師郝少陽告訴中國環境報記者。
2019年，郝少陽進入評估中心，5年來一直在大氣專職工作。 “微信群由專班負責釋疑，因為諮詢的問題內容涉及不同領域，所以專班也會對接聯繫專家協助回答，目前這支專家團隊穩定在30多人的規模。”
對於微信群釋疑工作，郝少陽用一個「急」字來概括。 「我們的答疑時間24小時不間斷，只要監督幫扶工作不停，答疑也不能停。而大部分問題是工作小組在現場諮詢，所以要求我們快速且準確地完成回答。大氣專班的同志們都有一個習慣，晚上睡覺前都要再看下微信群，等一段時間沒有人諮詢問題才會入睡。
5年時間裡，大氣專班共組成答疑群100餘個，累計答疑各類一線技術難題近6萬餘條，共編制形成了VOCs監督幫扶、工業爐窯等7個答疑手冊，涵蓋400餘個典型問題。
然而，透過微信群進行問題釋疑的問題也很明顯。 “每批次微信群內要支持重點區域幾十個甚至上百個組的現場工作，群內消息非常多。但現場組了解群內重點問題只能上翻聊天閱讀記錄，很不方便。”大氣專班正高級工程師徐海紅告訴記者，之前有執法同志表示，「每天爬儲罐容易，『爬'完群組裡的消息是真難」。
此外，一些規範及程序性內容的重複諮詢也過度消耗大氣專班成員的精力。 「傳統的人工處理方式已難以滿足當前環保工作的高效率要求，引入智慧化技術提升監督幫扶工作效率成為必然選擇。」大氣專班負責人呂曉君說。
用海量生態環境資料「餵飽」大模型
運用大模型泛化能力整合生態環境垂直領域知識、資料及邏輯，能專注於生態環境保護工作。於是，依照重點區域空氣品質改善夏季監督幫扶工作要求，評估中心開始主導組織「監督幫扶智能答疑模型」的發展與實施。
然而，社會上通用知識類模型多，生態環境專業模型少。打造監督幫扶領域的大模型，關鍵在於如何「餵飽」大模型。大模型學習內容非常豐富，答疑手冊資料、生態環保法規、部長信箱回覆、排放標準等資訊都被納入學習範圍。海量的生態環境知識能夠幫助大模型鍛鍊邏輯思維，進而產生準確的問題回應。
2023年，「監督幫助智能答疑模型」雛形初具。大氣專班並沒有急於將模型用於實踐，而是對其進行全面測試分析，並要求開發公司進一步強化對大模型的訓練。
大氣專班成員宋鷺向記者提供的截圖，是去年針對「白乳膠是否屬於VOCs物料」的大模式問答回應。 「2023年大模型的回答中，白乳膠被認定是VOCs物料。而在今年的回復中明確，如果單純使用白乳膠而不添加其他高VOCs成分，一般可以不將其視為VOCs物料。」宋鷺說，回答內容的變化反映出大模型在不斷的學習和糾錯中邏輯更加清楚，回覆問題更加準確。
在今年的監督幫助工作中，「監督幫扶智能答疑模型」正式投入使用。數據顯示，在第六輪監督幫助工作中有32個專業組使用答疑模型進行答疑，使用率為62%，共使用636次，平均每日查詢53次，有半數以上工作組使用。
「大數據模型的介入，使規範、政策類問題回應更加迅速，便於現場工作組的諮詢。依靠大模型強勁的信息匯總能力，現場同志可以拓展問題解決思路，大氣專班的同志們也可以更加專注於複雜問題的分析支援。
未來將向全國生態環境執法人員公開
事實上，「監督幫扶智能答疑模型」仍處在迭代升級的過程，目前正規劃提升的是大模型對公式、表格、圖片等類型資訊的學習分析能力。
徐海紅告訴記者，專班及監督幫扶人員發現生態環境保護相關標準規範中公式、表格、圖片資訊較多，但大模型對這類資訊的學習處理能力相較於文本有明顯差距，這直接影響到相關問題的回覆精準度。
據了解，目前技術支援公司正提升模型的多模態能力，透過優化轉換演算法，將擷取的圖片資料與公式資訊轉換為大語言模型更易於理解與處理的格式，進而提升整體的處理效率與準確性。
值得一提的是，記者從評估中心了解到，「監督幫助智能答疑模型」未來將向全國生態環境執法人員公開。
「向全國生態環境執法人員公開，可以提升執法人員現場檢查效率與精準度，解決部分現場執法過程中標準規範及法律適用錯誤的情形，同時也能持續提升大模型對環保專業問題的理解能力和專業性。