簡介
在環境挑戰日益嚴峻的時代，人工智慧(AI) 正成為對抗氣候變遷和保護生態系統的有力盟友。2025 年是關鍵的一年，先進的人工智慧技術終於從承諾走向具體應用，提供監控、預測和減輕環境影響的創新解決方案。
本文探討人工智慧為環境管理帶來革命性改變的主要創新，提供成功實作的具體範例，並概述技術與永續發展之間協同效應的未來前景。
人工智能在應對氣候變化方面的潛力
人工智能為應對環境挑戰提供了前所未有的工具。根據最近的研究，到 2030 年，人工智慧可協助減少全球溫室氣體排放量高達 10%，這個數值相當於整個歐盟的年排放量。
人工智能在處理大量資料、識別複雜模式和產生準確預測方面的能力，使其特別適合：
- 分析氣候和天氣資料以預測極端事件
- 優化自然和能源資源的使用
- 監測和保護生態系統
- 促進向循環經濟的轉型
2025 年人工智能在環境方面的主要應用
1.先進生態系統監測
以 AI 為基礎的環境監測系統是最有前途的應用之一。透過分析高解析度衛星影像並結合機器學習演算法，Envirosensing 等平台正在徹底改變森林砍伐監測方式。這些系統可以：
- 準確追蹤森林覆蓋的變化
- 及早識別森林砍伐風險
- 自動化受 EUDR 規範的公司的盡職審查程序
在義大利，環境部已啟動一項 5 億歐元的投資，以開發一套先進的整合式監控系統，該系統使用航太遙測、原位感測器和 AI 分析來預測水文地質危害並找出環境犯罪。
2.氣候變化預測與適應
AI 正在改變我們預測和應對氣候變化的能力：
- 先進的氣候模型：深度學習演算法透過找出傳統模型可能偵測不到的複雜模式，大幅提升氣候預測的準確度。
- 早期預警系統：由 IBM 與 SEEDS 共同開發的「Sunny Lives」等平台，利用 AI 分析衛星影像，並透過為建築物指定相對風險分數，評估當地的自然災害風險。
- 模擬氣候情境：AI 可模擬不同的氣候變化情境，並評估潛在的適應與減緩策略的成效。
3.能源資源最佳化
在能源領域，人工智能正推動著向更高效、更永續的系統轉型：
- AI 驅動的智慧型電網：可即時平衡能源供需的智慧型系統，促進可再生能源的整合。
- 可再生能源產量預測：可提高風能和太陽能產量預測準確度的演算法，減少對後備化石燃料的需求。
- 能源效率：以 AI 為基礎的能源管理系統，可優化建築物、工業流程和運輸的消耗。
4.可持續農業管理
AI 驅動的精準農業正在徹底改變農業領域：
- 土壤狀態監控：物聯網感測器結合人工智能演算法，即時分析土壤健康狀況，包括微生物群，從而進行有針對性的干預並減少肥料使用。
- 最佳化水資源管理：AI 系統可精確判斷灌溉需求，減少水資源浪費。
- 作物病害預測： 可在早期階段識別潛在病害的演算法，從而進行預防性干預並減少殺蟲劑的使用。
5.污染檢測與管理
AI 正在顯著提高我們監測和管理污染的能力：
- 空氣品質監控：物聯網感測器網路結合人工智能，可即時分析都市地區的空氣污染物濃度。
- 污染源識別： 應用於衛星影像或無人機的電腦視覺演算法，可識別非法污染源。
- 最佳化廢棄物管理：透過 AI 驅動的機器人，改善廢棄物分類與回收的智慧型系統。
挑戰與道德考量
儘管人工智慧具有轉型的潛力，但為了環境目的而實施人工智慧也會面臨重大的挑戰：
人工智慧的環境足跡：比較分析
AI 本身的環境足跡值得關注，但若與其他技術和產業進行比較分析，就能更清楚了解其真正的影響。
根據最近的資料顯示，像 GPT-3 這種複雜的 AI 模型的訓練消耗了約 1,287 MWh 的電力，並產生了約 550 噸的 CO2。這個數字看似很高，但應該與其他部門作比較：
- 運輸：運輸行業的溫室氣體排放量約佔義大利總排放量的 26%。在紐約和舊金山之間往返飛行 550 次所產生的排放量相當於 GPT-3 訓練。
- 視訊串流：根據國際能源署 (International Energy Agency) 的估計，一小時的視訊串流平均會產生 36 到 100 克的二氧化碳。考慮到全球數十億小時的串流消費，累積的影響是相當可觀的。
- 日常使用 vs. 訓練：最近發表在《科學報告》上的一項研究指出，儘管訓練的能源成本很高，但在複雜的任務上，人工智能可能比人類勞動更節能，在處理複雜的文字時，二氧化碳排放量可減少 130 到 1,500 倍。
可持續能源對於資料中心的作用
為託管 AI 系統的資料中心提供電力是環境永續性的重要挑戰。為了減少碳足跡，多種能源解決方案逐漸成為可行的替代方案：
1.用於資料中心的核能
核能因其「容量因數」（連續發電的能力）高、二氧化碳排放量低的特性，正在資料中心領域經歷著一次復興。根據 IdTechEx 的資料，2024 年的資料中心透過探索不同的選項，重新燃起對這種能源的興趣：
- 小型模組反應堆 (SMR)：由於採用了工業規模的生產流程，這些小型反應堆有望比傳統核電廠成本更低，建造時間更短。
- 核能的優勢：核能在發電期間的二氧化碳排放量為零，且能量密度高，可提供 IA 資料中心所需的高功率，而不會出現太陽能和風能等可再生能源的典型波動。
BCS Consulting 首席執行官 James Hart 指出「人工智能的指數級成長對資料中心產業帶來挑戰」，並強調需要穩定且低排放的能源，例如核能。
2.熱電聯產系統：無與倫比的效率
熱電聯產 (CHP) 系統是為託管 IA 系統的資料中心提供電力的最有效解決方案之一，與其他能源相比具有顯著優勢：
- 更高的能源效率：分開生產電力和熱能的整體效率為 40-55%，而 CHP 系統則可達到 80-90% 的超高效率，可回收原本損失的熱能，並將其用於其他用途。
- 減少燃料消耗：美國能源部的資料顯示，要產生相同的有用能源，CHP 所需的燃料比分開發電和發熱少 40%。
- 大幅減少 CO2 排放：由於 CHP 電廠的效率較高，與傳統能源生產方式相比，可減少高達 30% 的溫室氣體排放。
- 資料中心的理想應用：伺服器產生的熱能可回收並用於加熱鄰近建築物或其他工業製程，形成能源效率的良性循環。
- 電網的獨立性和彈性： CHP 系統提供能源的獨立性和更高的彈性，對於需要保證業務連續性的資料中心來說尤其有價值。
- Trigeneration(熱電聯產)： 熱電聯產的進階演化，在產生電力和熱能的同時，增加了冷卻能源 (冷卻) 的產生，對於需要高效冷卻系統的資料中心特別有利。
熱電聯產是傳統能源技術與可再生能源技術之間的理想橋樑，其作為分散式發電的運作方式與光電類似，但具有不受天候影響持續運作的優點。此外，CHP 電廠可利用各種燃料，包括沼氣和可再生生物質，為零排放的未來鋪路。
根據 Geoside 的一份報告，「能源生產過程效率的提高可減少二氧化碳和溫室氣體的排放，從而降低對環境的影響」，這強調了熱電聯產在能源轉型中的關鍵作用。
3.太陽能和其他可再生能源
大型科技公司正大力投資於可再生能源：
- 對未來的承諾：根據 Business Critical Services Consulting 的資料，到 2033 年，資料中心所使用的能源將有 90% 為可再生能源，Google 和 Microsoft 等公司已宣布到 2030 年全天候使用零碳能源的目標。
- 專用太陽能專案：許多科技公司正在建置專用太陽能系統來為其資料中心供電，通常會結合能源儲存系統，以確保其連續性。
這些能源的互補性至關重要：核能可提供持續的基本負載，而太陽能等可再生能源則可滿足高峰需求，同時熱電聯產系統可將整體效率發揮到極致。
此外，人工智慧產業在降低環境衝擊方面也有顯著的進展：
- 提高能源效率：資料中心不斷升級設備，以提高能源效率。
- 採用可再生能源：許多科技公司已承諾使用 100% 的可再生能源為其資料中心供電。
- 更有效率的演算法：研究正朝著人工智慧演算法邁進，只需要較少的運算能力就能達到類似或更好的結果。
精確度與可靠性
AI 結果的品質高度取決於輸入資料的品質。在資料可能不完整或不準確的環境背景下，這代表著重大的挑戰。
公平與無障礙
以人工智能為基礎的環境解決方案有可能主要提供給擁有較多資源的國家和組織，可能會擴大現有的技術差距。
人工智能對環境的未來：邁向負責任的人工智能
要最大限度地發揮人工智能在環境保護方面的潛力，必須採用「負責任的人工智能」方法，即
- 平衡技術創新與環境永續
- 確保使用 AI 的透明度和問責性
- 促進國際合作，分享資料、資源和專業知識
- 確保人工智慧對環境的益處能公平分配
常見問題：人工智能對環境的影響
AI 的污染程度真的有他們說的那麼嚴重嗎？
不，人工智能對環境的影響經常在公開辯論中被高估。雖然訓練大型 AI 模型需要大量能源，但這種影響必須與 AI 在能源最佳化、減排和創新氣候解決方案方面所帶來的效益相提並論。布里斯托爾大學 2021 年的一項研究顯示，許多先前對人工智能能源影響的估計都被高估了 90 倍。
為什麼人工智能對環境的影響在大眾辯論中被過度高估？
由於心理、經濟和社會因素的共同作用，人工智能對環境的影響被高估了。對於未知的恐懼和某種技術恐懼症自然而然地助燃了人們對這種新興技術的批判態度，而媒體的煽情渲染則放大了危言聳聽的數據，以產生更大的參與。此外，傳統產業的經濟利益也將人工智慧視為競爭威脅。
其中一個關鍵因素是觀念上的錯配：數據中心是可見的實體結構，消耗可量度的能源，而人工智慧所產生的環境效益 (例如優化運輸或減少廢棄物) 則是分散且較不顯著的。除此之外，與其他產業相比，高度自動化的資料中心所創造的工作機會相對較少，因此對其環境影響與當地社會經濟效益之間的關係產生了不利的看法。
AI 的影響往往被錯誤歸咎於實際使用的能源組合，而事實上有效的能源組合可大幅降低此影響。最後，幾乎總是缺乏比較背景：AI 的生態足跡很少與其他產業比較，例如運輸、重工業，甚至是其他日常數位活動 (視訊串流、線上遊戲)，造成對其在全球排放總體中的相關性的扭曲觀念。
AI 的影響與其他日常數位活動相比如何？
人工智能的碳足跡與許多日常數位活動不相上下，甚至更低。例如，一小時的高解析度視訊串流會產生約 36-100 克的二氧化碳，而人工智能模型的單次推論所消耗的能源可能比人類執行相同任務還要少。訓練階段的密集度較高，但相較於連續使用，這是一次性的活動。
考慮到人工智能的能源消耗，將人工智能用於環保目的是否會產生矛盾？
不，這並不矛盾。雖然人工智能會消耗能源，但其優化能源效率和減少各行各業 (能源、運輸、製造業) 排放的潛力，可節省的排放量遠遠超過其直接影響。研究表明，到 2030 年，人工智能可幫助減少全球排放量高達 10%。
如何減少人工智能對環境的影響？
我們可以透過各種策略降低人工智能對環境的影響：
- 開發更有效率的演算法，所需的運算能力更低
- 為人工智能導入能耗較低的專用硬體
- 採用平衡效能與能源消耗的「綠色AI」作法
- 促進科技公司在其 AI 模型碳足跡方面的透明度
人工智能對環境的傷害是否比它取代的傳統程序更大？
不，在大多數情況下，人工智能比傳統流程更有效率。例如，在運輸最佳化方面，人工智能可以透過更有效率的路線和更少的交通壅塞，減少排放量高達 10%。在農業方面，人工智能可以減少 30% 的水和肥料使用量。這些效率的提升通常超過人工智能本身的碳足跡。
結論
在對抗氣候變化和環境保護方面，人工智能是一種強大且多用途的工具。2025 年，我們目睹了一些具體應用的出現，這些應用已經在產生顯著的積極影響。
雖然人工智能會消耗能源，但其影響與許多日常數位活動不相上下，甚至更少，而且其在其他領域的減排潛力遠遠超過其直接碳足跡。將人工智能的能源成本與其透過最佳化、預測和資源管理所產生的環境效益進行比較，是至關重要的。
為了充分發揮人工智慧在這個領域的潛力，我們需要一個平衡的方法，不僅要考慮技術上的可能性，也要考慮人工智慧對道德、社會和環境的影響。
環境永續性的未來將日益取決於我們是否有能力負責任地將人工智慧整合至環境管理策略中，將這項技術變成地球真正的盟友。
來源
- Iren Group。(2025).「人工智慧，對環境有什麼影響，如何平衡永續與創新」。https://www.gruppoiren.it/it/everyday/energie-per-domani/2025/intelligenza-artificiale-qual-e-l-impatto-ambientale-e-come-equilibrare-sostenibilita-e-innovazione.html" id="">https://www.gruppoiren.it/it/everyday/energie-per-domani/2025/intelligenza-artificiale-qual-e-l-impatto-ambientale-e-come-equilibrare-sostenibilita-e-innovazione.html
- GeoSmart 雜誌。(2025).「森林砍伐監測：環境感知革命」，https://geosmartmagazine.it/2025/02/11/monitoraggio-deforestazione-la-rivoluzione-di-envirosensing/。
- 環境與能源安全部。"Investment 1.1 - Implementation of an advanced and integrated monitoring and forecasting system".https://www.mase.gov.it/pagina/investimento-1-1-realizzazione-di-un-sistema-avanzato-ed-integrato-di-monitoraggio-e-0
- ESG360。(2025).「人工智慧：對抗氣候變化的新解決方案」。https://www.esg360.it/digital-for-esg/intelligenza-artificiale-nuove-soluzioni-contro-il-climate-change/。
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- Wastezero.(2024).「人工智慧 (AI) 對環境的影響：二氧化碳、能源與水消耗之間的污染程度？」。https://www.wastezero.it/impatto-ambientale-intelligenza-artificiale-ai-quanto-inquina/。
- 數位議程。(2024).人工智慧與氣候變遷：風險與機會》。https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/intelligenza-artificiale-e-cambiamenti-climatici-rischi-e-opportunita/。
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- GreenPlanner.(2025).「資料中心的能源未來：核能、氫和電池」，https://www.greenplanner.it/2025/02/24/data-center-futuro-energetico/。
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- Sorgenia.(2024).'Energy cogeneration: operation and benefits'.https://www.sorgenia.it/guida-energia/cogenerazione
- Viessmann.(2024)."Cogeneration: advantages and operation of combined heat and power plants". https://industriale.viessmann.it/blog/cogeneratore.
- Enel X.(2024).「資料中心產業與永續性」。https://corporate.enelx.com/en/stories/2021/12/data-center-industry-sustainability
- Geoside.(2023)."Smart Cogeneration: optimising energy to save money and contribute to the energy transition."https://www.geoside.com/it/risparmio-energetico-cogenerazione-ottimizzazione。
- 2G 能源。(2024).熱電聯產：高效且可持續的能源」。https://2-g.com/en/innovation-knowledge/combined-heat-and-power-generation。
- 康明斯公司 (2021)。CHP 的三大優勢'。https://www.cummins.com/it/news/2021/08/09/three-key-benefits-cogeneration。
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