作为最新兴、最受瞩目的技术之一，人工智能的蓬勃发展为公众科学带来了前所未有的可能性，也引发了激烈的学术争鸣。在科学领域，公众不仅是研究对象、信息接收者、利益相关方，亦可与专职科研人员携手共赴求索旅程，为科学大厦的筑造添砖加瓦。在信息时代，公众科学在协调合作关系、拥抱数字浪潮、深化集体实践中进行自我革新，为新趋势下的知识生产提供新动能。

　　在合作关系中达成合作共赢

　　公众科学的普及本身可被视为对传统科研人员与公众关系的求新求变。此时，公众化被动为主动，成为科研团队的有机组成部分，在标准共建、决策共商、成果共享等方面可以发挥更大的作用。然而，这并不意味着公众科学领域能够自动“过滤”伦理挑战。美国东北大学环境科学与公共政策副教授达蒙·霍尔（Damon Hall）在接受本报记者采访时表示，公众科学项目迅速增加而多数接受资助的研究项目资助周期较短，这导致不少项目在研究设计上倾向于向公众攫取——“给我们数据以便我们做研究”。这类项目的吸引力不会持久。此外，当公众参与对他们个人有独特意义的项目时，如了解当地公共卫生状况或记录周边的野生动物目击情形时，若科研人员只关心数据，这种单向式项目可能让公众有被攫取的感觉。在获得新数据的同时，科研人员不应忽视对人际关系方面的关注。无论主题为何，公众科学项目在根本上是关乎人的，科研人员需要在获取高质量数据或分析与满足公众需求以维系他们的参与率之间达成平衡。

　　目前，科研人员和公众参与者正在研究与实践中积极探寻如何让公众化被动为主动之后，进一步实现将合作关系由单向索取转向双向互利共赢。以霍尔为例，2024年，他与合著者在《生物科学》（BioScience）上发表《公众沉默：公众科学错失的机会》，倡导建设更具包容性的公众科学，基于道德和实用原因增进对公众参与者的重视；同年在《可持续性科学》（Sustainability Science）上发表《如何与公众科学家紧密合作以推进有意义的科学》，介绍了一个有适应能力的行动方案。该方案可分为四个步骤，用于设计新项目或对现有的公众科学项目进行调整。

　　第一，科研人员要提出对社群具有重要性的研究问题。聚焦某种共享的资源、理念或共同利益，这可成为有吸引力的研究问题的来源，从而激励公众加入。第二，确定公众的参与动机。在霍尔看来，这是社会科学田野调查发挥关键作用的场域。他的研究植根于社会科学议题，尤其关注传播理论，与水文学者、工程师、生态学者和计算建模人员合作，提出有关可持续发展的紧迫问题。霍尔等人曾在2021年发表于《淡水科学》（Freshwater Science）的《在淡水科学研究中引入社会系统的机制》一文中表示，社群成员可被看作当地专家，因为他们拥有科研人员所重视、尊重的来源于生活经验的知识。可存续的公众科学项目必须包含社会科学研究，以了解公众从参与中获得了什么。具体的价值主张方面，研究表明，公众的参与动机包括内在动机和外在动机。多数参与者想学习新事物，还有许多人表示，他们参与其中是为了助力提升当地共享资源的质量与状况。漠视“公众为什么会参与”是不可取的，科研人员可将这个问题的相关信息内置于研究设计调整或向参与者发布的公告中。第三，确定公众参与者对研究成果（科学产出）的优先级。对参与动机的探究应该让科研人员对参与者有哪些共同和重叠的利益有更深的认识，并借此完善研究成果。一个复杂系统模型本身可能是准确的，但它若能被科学界内外的其他人加以应用，则更有意义。第三步重点关注如何让科学产出对决策者和社群更有益，这也离不开社会科学的作用。第四，迭代地将由公众参与者驱动的见解纳入项目。认真关注参与者对数据收集或分析方法的见解，以及提升效率、舒适度或愉悦度的方法，可以有效完善科研工作、交流传播及最终产出。科研人员可以与最活跃的一批公众参与者定期会面，形式可以是非正式的，比如在用餐时分享项目更新信息或初步发现，并询问参与者对项目有何改进意见、希望从这项研究中看到什么。

　　在数字浪潮中激活数字潜能

　　公众科学的发展有着悠久的历史，随着数字时代的到来，公众科学在人员招募、沟通协作、成果发布等方面呈现出新的动态，这些动态又成为科研范式数字化转型的活性因子，激荡起革故鼎新的澎湃动力。霍尔提到，几个世纪以来，科学得益于公众对数据收集的参与。例如，在18世纪，公众会读取家中院子里的雨量计和温度计读数并向科研人员报告，再由科研人员整理数据、识别趋势。智能手机出现后相当于每个用户的口袋里都有一台电脑和一部相机，无需发放新的设备，公众就可以扩展他们所收集数据的类型。家用计算机和超级计算机的计算能力的进步使研究能够覆盖更大体量的数据样本。数据收集之外，互联网和家用电脑的普及也促进了数据的分析。借助拓展与应用程序，科研人员可通过设计有趣、启迪智力且有意义的数据收集或分析活动来吸引公众。例如，让玩家组合不同分子结构或分析规律以破解谜题的游戏，引领他们进入到与数据更充实的交互中来。

　　随着数字化理念、方法、技术、工具的深入发展和快速升级，线上空间已成为公众开展科学研究、发挥影响的重要场域。在这一过程中，科研人员和公众参与者既利用了已有的数字资源，又创造了新的有价值的知识资产，并为今后的进一步探究（无论其是否为公众科学形式）提供了更坚实的基础。在英国巴斯斯巴大学教育学院教授莎拉·海耶斯（Sarah Heyes）等人看来，无论从可访问性还是从为与全球和当地问题有关的行动提供支持来看，共享数据都被认为是相当重要的。作为研究的一种可见的输出，在线共享数据集是传统学术论文的替代选择，其中的证据可被用于证明采取行动的必要性。不过，如何保证证据的可靠性是一个不小的难题。聚焦于以生物多样性为主题的在线平台，意大利帕维亚大学药学与生物技术系兼职教授弗朗西斯卡·德拉·罗卡（Francesca Della Rocca）等人认为，技术进步大大简化了将记录上传到在线平台的流程，促进了对公众科学数据使用的增长，尽管这些平台能以成本效益较高的方式存储大量数据，但它们离成为真正有效的工具还有一段距离。一些平台的发展在很大程度上可以归因于它们的非结构化性质，允许参与者在不需要遵守固定协议或长期投入的情况下参与，这种灵活性可能会吸引更多参与者并产生更大的数据量，但在试图提取可靠见解时会带来分析上的挑战，因数据的不一致性难以得出有意义、可信的结论。

　　此外，公众参与者水平参差不齐、发展中国家数据覆盖不足导致的知识缺口，也是有待解决的问题。前者可借助有针对性的培训、开发交互式工具对参与者的线上操作进行指引、记录参与者的活动经验等情况并在平台以“专技指数”等形式反映加以应对。面对一些发达国家财力相对充裕、公众科学传统比较浓厚、在线平台起步较早的先发优势，有较高国际声望的平台更多集中在北美和欧洲的现状，发展中国家可通过加大资金与资源支持力度、加强网络基础设施建设、建立与当地行动者的合作倡议等推动线上公众科学发展行稳致远。平台也应更鲜明地显示未充分采样的区域，并就此为用户提供实用建议。

　　对于人工智能与公众科学的关联，美国明尼苏达大学物理与天文学院教授露西·福特森（Lucy Fortson）等人表示，公众科学有赖于非专业人员的共同努力，以依靠人类智能的方式解决问题，而随着人工智能能力的日益增强，人们更加关注公众科学与人工智能之间的相互作用。通过提升数据处理的速度和广度、延展项目的时间和地理范围、提高所收集和处理数据的质量、利用新的数据源、促进人与机器之间的学习互动等，人工智能有望显著推进公众科学领域的发展。人类和机器可以在公众科学项目中扮演不同角色，而他们各自可执行的任务又相互联系，这些过程的推进离不开技术支持生态系统的助力。不同的研究目标需要不同的任务与人机交互组合以及不同的机器学习架构，这反过来又意味着不同的机器训练策略。尽管大型平台提供了通用的工具和服务，但科研团队可能希望开发自己的项目基础设施，基于资金、特殊需求或对项目内容和目标的控制来进行人工智能集成。

　　人工智能会在多个方面对公众科学产生影响。例如，生成式人工智能可支持科研团队或公众参与者更好地开展成员招募、沟通、留任等事宜，回答常见问题，解释关键概念或原则，对个人和集体的进展提供反馈，分享论文和科研发现的概述；基础模型使用大量、各异的数据进行训练，保障通用模型更容易地转化到高度特异的案例中，而在与公众科学相关的领域，如天文学、生态学、环境、卫生等领域提供开放获取的基础模型，可以减少将人工智能纳入公众科学项目的障碍；建设“道德的人工智能”要求人们维护公共利益，应对公众科学项目组织者和公众参与者面临的问题，改变“全球南方”国家在人工智能发展中的不利地位。

　　在集体实践中发挥集体智慧

　　公众科学并非单一、孤立的学术景观，公众科学的实践者也并非踽踽独行，而是与其他科学思潮的逐浪者共同探索，在努力推动全球可持续发展中筑梦未来。霍尔总结到，公众科学有赖于有力的科学传播工作，特别是使研究活动对参与者具有吸引力；公众科学契合跨学科的精神，使其从对同一问题或现象的不同视角中受益；开放获取让一系列公众科学研究对所有读者免费开放；公众科学还需要从根本上认可科学的合作性质，有助于打破“孤独的科学家或知识分子”的刻板印象。在这种集体实践中，成功的公众科学项目能够让参与者感受到愉快、重要和有意义。

　　奥地利国际应用系统分析研究所高级研究员迪莱克·弗雷斯尔（Dilek Fraisl）等人提出，从社区主导的旨在解决当地社会问题的举措，到由环境科学家领导的大型项目，近几十年来，公众科学得到了越来越多的认可。其在推动实现联合国可持续发展目标方面能够带来多重好处，包括增强个人和社群的能力；为地方、国家乃至全球层面的各级政策制定提供信息，助力实现更民主的决策；通过提升人们对社会挑战的认识以及动员行动来促进变革等。公众科学的已有及潜在贡献在科学文献和官方统计中均有体现。根据联合国统计委员会第54届会议的决定，联合国统计司及其合作伙伴建立公众数据协作机制，以更好地将由个人和社群生成的数据用于联合国可持续发展目标的监测并进一步形成积极影响。

　　各项可持续发展目标之间的相互关联、动态平衡以及立足本地实际的细粒度分析与洞察需要得到更多关注，公众科学可以就此发挥独特的优势。荷兰格罗宁根大学公众科学助理教授穆罕默德·加雷西法德（Mohammad Gharesifard）等人提出，为实现一个目标而采取的行动可能对其他方面的进展产生积极或消极影响，片面对待某一目标并不可取。传统数据源并非总能完全捕捉到当地的细微差异和特定背景的挑战，广泛的指标有时难以很好地反映地方性问题，导致理解缺口和政策响应的偏离。让公众参与从发现问题、收集和分析数据到协作解释结果的科学研究各个阶段，可以更好地理解复杂挑战并促成更有效、更具包容性的应对方案。提升公众科学在应对可持续性挑战中的作用，需要加强政策、科学、产业、社会和环境五个系统之间的知识交流，注重包容性参与、共同定义地方性可持续发展指标和共同创建以公众为主导的行动的重要性。通过增强社群从事“参与式知识生产”和促进多主体合作的能力，公众科学不仅有可能为监测目标进展提供宝贵的数据，还有助于实现联合国“不让任何一个人掉队”的承诺。创造让不同社会行为体都能参与以联系为导向的研究与创新环境，以此充分释放公众科学在推动实现联合国可持续发展目标、保障可持续未来方面的潜力。

　　当前，世界正面临百年未有之大变局。在霍尔看来，公众科学有利于把人们聚集在一起，找到共同点，并在应对全球挑战和机遇方面开展密切合作。公众科学项目是关系型项目，当认识到这一点时，项目质量和参与率就会合理互惠并得到提升，如同其他类型的人际关系一样。参与者和科研人员都选择把时间花在对他们有意义的事情上，记录和肯定这些共同目标可以成为促进科学为社会创造更有意义的知识和工具。持久且有意义的公众科学意味着让公众参与者成为专家，记下他们表达的愿望，并注重与他们之间的人际关系。重视并整合更多人的集体智慧可以提高参与质量、学术生产力以及科学在现实世界中的应用价值。