新形势下核能公众接受性的机遇与挑战

陈虹宇，房 超

(1.华能核电开发有限公司,北京 100032;2.清华大学，北京 100084)

根据国家可再生能源中心《中国可再生能源展望 2018》的预测，到2050年，电能将取代化石燃料成为占比最大的终端能源，而可再生能源则会取代煤成为占比最高的一次能源；从更详细的数据来看，用户直接使用的绝大多数能源将是电能，而产生这些电能的方式将以光伏发电、风力发电为主，核能发电也将是重要的发电形式[1]。2019年末，新型冠状病毒(2019-nCoV)开始从武汉爆发并逐渐肆虐到全国，在可歌可泣的战“疫”中，CT检测、辐照灭菌、废物辐照处理等核技术发挥了重要的作用，而核能的可靠性也在战“疫”中凸显了出来。根据国家统计局的数据，由于疫情的影响，2020年1—2月全国总发电量同比减少了8.2%，火电发电量同比减少了8.9%，水电发电量同比减少了11.9%，核电发电量减少了2.2%，风力发电量减少了0.2%，而太阳能发电量同比增加了12%，煤气发电增加了5.4%。除煤气发电外，各种能源发电量的变化趋势均符合《中国可再生能源展望 2018》的预测。至于煤气发电的增加，虽然都是通过燃烧化石燃料发电，但是煤气运输依靠的是管道，而燃煤运输则需要借助交通工具，在疫情期间，管道运输显然更加便利，因此作为我国电力第二大来源的煤气发电量反而有所上升，从这一点来看，功率密度最大的核能显然最具优势。另一方面，我国出于保护环境资源的角度考虑对于剩余水电的开发采取审慎态度。因此，在新能源之外，核电将成为最可靠的能源，大力发展核电是改变我国能源结构，增强能源安全的重要途径。

核能未来可期，核能公众接受性的发展也面临着新的形势。作为一个历久弥新的话题，核能公众接受性已经不只局限于核设施落地导致的“邻避问题”和涉核谣言问题，从更多的维度来讨论核能公众接受性，才能保证对其研究的与时俱进。首先，对核能公众接受性的研究应该是针对全产业链的，所以核燃料循环和放射性废物处理对公众接受性的影响需要更多的关注，其次，恰似互联网从网内互联变成“互联网+”，核能公众接受性也将涉及其他领域，而人工智能和大数据正是新时代的重要技术手段，最后，针对核能公众接受性的研究框架需要更加完善。因此，本文首先将回顾历史，解读核能政策对核能公众接受性的影响，然后将讨论核燃料循环和放射性废物处理对公众接受性的影响，人工智能和大数据的应用对公众接受性的影响以及核能公众接受性的社会实验这三个新形势下核能公众接受性的机遇与挑战，最后做出总结。

1 核能政策“一起一落再复苏”

核能政策对核能发展起决定性作用，核能政策的制定既来源于对局势的分析，又受到公众接受性的影响，而核能政策一旦实施，又会反过来影响核能公众接受性。我国核能政策对核能的态度可以用“一起一落再复苏”来划分。建国以后至福岛核事故以前，我国对核能高度看好，是为“一起”。《1956-1967年科学技术发展远景规划纲要(草案)》和《1963—1972年十年科学技术规划》指出，原子能技术是首要的待突破技术，至“文化大革命”以前，“一堆一器”、“两弹”等重要成果就是在国家政策的大力支持下突破的。“文化大革命”结束后，1978年通过的《1978—1985年全国科学技术发展规划纲要》把原子能技术的发展列为现代科学技术的主要标志，原子能电站建设也被列在108项重点科学技术研究项目当中，在一系列前序试验和准备后，秦山核电站在1985年开始动工。之后，尽管三哩岛核事故和切尔诺贝利核事故引起了世界范围内对核能的质疑，1987年出台的“863计划”中，高温气冷堆等“先进核反应堆技术”仍然被列为重点项目。随后的二十年间，我国的有关规划持续推动核能发展，到2006年，《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》出台，强调了要大力发展核能。紧接着，我国核电发展史上最重要的文件《核电中长期发展规划(2005—2020年)》就于2007年发布，指出“到2020年，核电运行装机容量争取达到4000万kW”，核能行业欣欣向荣。2011年1月的全国能源工作会议上，“到2020年核电装机规模达到8600万kW”的新目标被提出。

然而，仅仅两个月后发生的福岛核事故让核电一夜骤冷，此前的乐观估计成为了“核电大跃进”。福岛核事故使得我国的核电发展在2011年到2012年间停滞，直至2013年元旦《能源发展“十二五”规划》正式发布，核电才开始逐渐复苏。《能源发展“十二五”规划》特别强调了安全发展核电，这样的表述让不少公众认为国家对核能的态度是不积极的，核能公众接受性并没有得到显著提升。公众已经变得非常敏感，邻避效应和涉核谣言开始明显增加，在一段时间内，反对核电甚至成为了一种非常时髦的行为，结合当时中国经济的快速发展形势，“地方发展核电是企业勾结政府，为了经济利益不顾群众安全”成为反核人士的一种典型论调。2016年末，《能源发展“十三五”规划》发布，将2020年的核电装机量目标调整为5800 万kW，并且给出了“积极开展内陆核电项目前期论证工作”的表述，我国核能复苏才真正开始逐步走向正轨。

从核能发展的必要性和我国核能政策发展趋势来看，随着福岛核事故的阴影逐渐淡出，我国核能发展面临着非常积极的新形势，但是“吃一堑长一智”，核工业人不能过分乐观，而应该用前瞻性的眼光来发现核能公众接受性即将面临的机遇和挑战，为核能发展做好铺垫工作。

2 核燃料循环和放射性废物处理

核燃料循环和核电站建造这两条产业链基本组成了核能产业的全过程。以往的核能公众接受性研究往往是针对某一个核设施展开的，这样的研究考虑了核设施在选址、建造、调试、运行和退役各个阶段的核能公众接受性问题，但是对核设施之外的问题有所忽略。针对核电站建设的公众接受性问题从这个角度展开没有问题，但是对于核燃料循环，还需要从更大的空间和时间范围来发现问题。核燃料循环包括铀的采矿、加工提纯、化学转化、同位素浓缩、燃料元件制造、元件在反应堆中使用、乏燃料后处理、放射性废物处理等过程[2]。对于核燃料循环中的单个核设施来说，其建造过程面临的公众接受性问题与核电站相差无几，但是把这些过程连接起来，就会出现两个突出的问题：一是运输导致的公众接受性问题，二是核燃料循环末端的放射性废物处理。

核燃料循环涉及多个环节，但每个环节对厂址的要求又不一致，采矿厂必须位于铀矿附近，燃料元件制造厂需要工业用水用电，核电站不能离城市太远，放射性废物处置点有特殊的地质要求，这就使得各个核设施之间有一定的距离。如此，必然涉及运输带有放射性的原料、半成品、燃料和废物的问题。由于行业的特殊性，公布核燃料循环的运输路径是不可取的，并且普通公众也极少关心货物运输的问题，所以核燃料循环的运输途径和路线不为人知。然而，一旦公众得知自己所在城市或者地区有放射性材料经过，就有可能产生严重的舆情，成为一种特殊的“邻避效应”。对某一个区域来说，放射性材料通过的时间较短，问题看似不严重，但由于运输距离长，涉及的公众数量众多，这个问题并不容忽视。同时，对于绝大多数放射性材料通过地区的公众来说，其面临的风险是零收益的，所以采取利益均衡风险的方式是无法说服群众的。因此，通过路径和时间的选择来减少公众接触是比较好的方式。目前，我国的核能占比极小，放射性材料运输的公众接受性问题尚不凸显，但随着核能的发展，有关问题极有可能发生，要从根源上解决这个问题，仍然要首先提高公众对核的认知和整体的接受性。

放射性废物处理是另一个值得关注的问题。放射性废物处理虽然是核燃料循环的一环，但是放射性废物的来源不仅来自核燃料，核工业、核医学、核农业等等核技术利用都会产生放射性废物。放射性废物的放射性主要来自于原子核的衰变，而衰变的快慢是不能人为干预的，这也就意味着对放射性废物的处理是被动的。因此，对于长寿期的放射性废物，只能通过将其放置于专门建造的设施来处置[3]。目前，国际公认的高放废物处置方式是深地质处置，然而，由于处置点对地质要求高，建设周期长，建设成本高，很多国家并没有真正采取这样的处置方式，例如，IAEA指出，比利时、法国、德国、意大利、日本、荷兰、俄罗斯、韩国、瑞士、英国和美国都曾进行过海上放射性废物处置，时至今日日本还在直接向太平洋排放福岛核事故处理过程中产生的废水[4]。在我国，随着“北山一号”高放废物最终处置项目的有序推进，放射性废物的处置将能够得到解决，然而，由于不确定性的存在，放射性废物处置仍然可能引起公众接受性问题[5]。一方面，深地质处置的高放废物的寿期长达千年，如此长时间的保存只有理论依据，始终无法完全证明其可靠性；另一方面，许多国家对放射性废物消极处理的态度也将让公众对核能产生厌恶。由于不确定性的存在，这个科学上尚无定论、科学家努力探索的领域，非常有可能被反核人士认为是可以大做文章的地方，并包装成为“核能从业者对核废料不负责任”的反面典型。因此在现阶段，一个非常重要的工作就是仔细梳理公众对于放射性废物处置提出的各类质疑，以及研究回答的策略。值得庆幸的是，放射性废物处置虽然是一个老问题，但被提到公众接受性的视野中时间并不久，并且相关的不实信息并不多——无论是在互联网上还是坊间口头。正因为如此，我们完全有能力和条件进行正面知识的宣传。

3 人工智能和大数据的应用对公众接受性的影响

人工智能和大数据的便利性已经深入人心，对于核工业来说，这是一个摆脱“传统工业”标签，提高生产力的重大的机遇。如今，人工智能和大数据已经在远程故障诊断、寿命预测、燃料智能化生产、智能采矿、核电机器人等等领域大放异彩。而在公众接受性方面，人工智能和大数据也将有用武之地[6-7]。

首先，基于人工智能和大数据可以打造专业的智能科普机器人用于回答公众关心的问题。机器人在和公众交流的同时也将能收集的数据作为继续深度学习的数据库，大数据的训练结果还将能给出下一阶段科普宣传和信息公开的重点、难点和盲点。而在此之前，这些关键问题的摸索还需要通过实地走访、问卷调查、专家论证等方式进行，并且因为资金、地域和时限的原因，这些调查方式往往还有局限性，人工智能和大数据的介入将解决这种局限性。其次，在舆情管理方面，人工智能和大数据不仅能以远超人工的效率进行舆情监控，还将极大地提高舆情研判和分级的速度及准确性，降低舆情风险。此外，人工智能在科普工作中还有一个潜在应用，就是利用融媒体进行有效的科普信息植入。这一技术在广告植入领域已经开始广泛的应用，即在影视作品中用无形的植入广告信息去影响观众。核能的一些科普信息完全可以经过这样的精心设计，在非核能的影视作品中予以推送，实现“润物细无声”——这比传统的核能宣传片要有效的多。最后，人工智能和大数据还能够实现对已有的公众接受性调查数据“再认识”。核电业主、国家监管部门或者其他有关组织在过去的几十年里，出于不同目的收集了大量的公众接受性相关数据，这些数据尽管调查样式不同，但都基本是结构化的，对于一个地区数十年来的调查结果，完全可以通过大数据分析的手段知晓公众接受性的变化情况和规律，这对于新建核设施的公众接受性有着重要的指导意义。

同时，人工智能和大数据还会带来新的挑战。一方面，一旦有人将机器学习等人工智能算法用于涉核谣言编造并将其传播，“造谣动动嘴，辟谣跑断腿”的情形就会更加严重。另一方面，随着人工智能的广泛应用，“信息茧房”效应已经日益凸显[8]。信息茧房是指人们的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。信息茧房效应意味着一旦公众表现出对核能信息的兴趣，就可能会被继续引导获悉更多的有关信息，而虚假负面信息又往往是最吸引人眼球的信息，因此，对核能感兴趣的公众极有可能接收大量的类似于“切尔诺贝利发现食人巨鼠”“福岛海域出现怪鱼”“核事故导致苏联解体”等等耸人听闻的负面消息，这就使正确的核能知识没有生存空间了。所以，必须对人工智能和大数据的滥用有所准备。

4 核能公众接受性的社会实验

核能公众接受性的研究发源于现实问题，其发展也必须落脚于现实世界。社会实验是在现实社会中开展的、规范的研究活动，呈现的是政策和变革对社会影响的真实图景[9-10]。从这个意义上讲，开展核能公众接受性社会实验对于提高技术本身和抢抓重大发展机遇都具有不可忽视的意义。针对核能公众接受性社会实验，设计了图1所示的研究框架：

图1 核能公众接受性社会实验研究

核能公众接受性的社会研究，由唯象研究与数据研究组成。所谓唯象研究，其实概念来源于物理领域，它是现象的概括和提炼，有效的手段就是案例分析，但对于隐藏在后面的一般理论并不深入解释。框架中的唯象研究指通过心理学、社会学、经济学与伦理学等理论对实际的案例进行分析和概括，总结出案例中的直接经验和启示意义，是“以用途为导向”。数据研究则是通过统计学分析、结构化模型、数据挖掘等技术来研究案例背后的客观规律。唯象研究和数据研究相互关联，相互印证，通过两者结合修正得到的结论既符合现实经验，又具备科学解释，使得社会实验研究具备良好的自洽性。

通过唯象研究和数据研究得到的结论将能够从三方面对社会做出贡献。第一，社会实验研究成果可以为技术和产业战略的制定服务。随着公众接受性影响了众多项目的落地进程，将公众接受性社会研究的研究成果纳入到国家核能科技与产业战略制定当中是必然的趋势。

第二，研究成果可以为技术规范与伦理的制定服务。经过数十年的发展，核能技术的技术规范已经比较成熟，但随着科学技术的不断进步，以低剂量效应为代表的前沿问题一旦解决，就需要制定新的技术规范，届时，核能公众接受性社会实验研究成果将有重要的参考意义。同时，核能公众接受性的社会研究对于相关伦理的制定也是十分有帮助的。这种伦理问题集中在国家利益和个人利益的平衡上。核能发展是确保国家能源安全的重要途径，但同时也会让部分公众承担风险。随着经济的发展与群众的觉醒，这种为了国家利益承担个人风险的事情越来越难推进，许多发达国家都有前车之鉴。而未来公众接受性的社会实验相关研究成果，将会在这个领域上面贡献很多力量。

第三，社会实验的研究成果可以为相关政策的制定服务。例如，在生态环境部关于核电厂规划限制区调整方案的研究中，很多专家表示小型堆其实不需要分区为居住限制区与规划限制区，可以直接用核电厂的厂区作为边界，真正实现应急的“三区合一”。但最后这个建议并没有被接受，还是留了较小的区域作为“隔离带”——这其实恰恰就是公众接受性的要求，因为如果真没有了限制区，公众可能会感到更加不安。随着时代的进步，政策要不断更新才能更好地服务于我们的社会，而这些更新的基础，就是与时俱进的公众的想法。

5 结束语

核能的可靠性和稳定性对调整能源结构和保障国家能源安全具有重要意义。从政策制定上看，我国素来重视核能的利用，但是福岛核事故仍然使得核能遇冷，在“一起一落”后，核能公众接受性问题开始逐渐凸显。核能的复苏和发展是大势所趋，在这样的新形势下，对核能公众接受性的研究不能再只集中在“邻避效应”和涉核谣言等当下突出的问题。首先，除了核电站建设外，核燃料循环中的放射性材料的运输有可能引起特殊的“邻避效应”，随着核能在我国的迅速发展，需要对此早做准备，而放射性废物处理的不确定性也可能招致反核人士的利用，对此进行宣传也应提上日程。其次，人工智能和大数据的应用对公众接受性来说，既是机遇也是挑战，在利用它们提高公众接受性有关工作的效率的同时，还必须警惕其滥用带来的危害。最后，一个核能公众接受性的社会实验研究框架被提出，该研究框架由唯象研究和数据研究得出结论，然后可以为技术和产业战略的制定、技术规范与伦理的制定和相关政策的制定提供服务，将成为核能公众接受性研究的重要形式。