在氣候風險升高之際，聯合國教科文組織（UNESCO）推動永續 AI 治理

隨著人工智慧（AI）快速擴張，其角色正發生結構性轉變。 AI 不再只是提升效率的數位工具，而是逐漸成為影響能源、用水、資料流與治理體系的「關鍵基礎設施」。在此背景下，國際社會開始正視一項新的矛盾： AI 一方面被視為氣候調適與減緩的重要解方，另一方面卻同時推升能源消耗與環境足跡，形成必須被治理的「 AI 環境悖論」。

近期在巴黎舉行的 Adopt AI Summit ，便清楚呈現這項張力。 UNESCO 於會中呼籲各國政府、企業與多邊機構，必須同步處理 AI 對氣候治理的正負影響，並將 AI 正式納入氣候政策與外交議程。

AI 成為新型氣候基礎設施

過往談及氣候基礎設施，多聚焦於能源、交通或水資源系統；然而如今， AI 與其背後的資料中心、雲端運算與演算法架構，正以驚人速度消耗電力與水資源。隨著生成式 AI 、即時分析與高效能運算需求激增，政府與企業面臨的能源與營運成本同步攀升。

然而， AI 同時也是氣候治理不可或缺的工具。從極端氣候預警、洪水與乾旱預測，到能源調度、供應鏈風險分析與自然資本監測， AI 正快速進入各國氣候政策與企業永續決策的核心。這使得「是否使用 AI 」已不再是選項，而是「如何使用、在何種限制下使用」的治理問題。

「節制型 AI (Frugal AI) 」浮上政策檯面

面對此一挑戰，部分國家開始嘗試以政策工具引導 AI 發展方向。以法國為例，其提出的「節制型 AI 」概念，強調在生態限制與財政現實下發展高效率、低資源消耗的 AI 系統。這項趨勢顯示， AI 發展不再僅由科技能力或市場需求決定，而將深受公共政策影響。未來，「高耗能但效能極致」的模型，未必能在公共部門或受監管的市場中取得優勢。

氣候與水資源治理的數位落差風險

在氣候科學與水資源治理領域， AI 的潛力同樣巨大，卻伴隨新的不平等風險。若高能源效率的模型與基礎設施僅集中於資源充足的國家與企業，低資源地區恐將無法充分受益於 AI 帶來的預警與調適能力。

因此， UNESCO 近年積極推動「綠色 AI 」與能力建構計畫，協助各國在可負擔的基礎設施條件下運用 AI 。這也揭示一項關鍵趨勢：未來 AI 治理不僅是技術問題，更是發展與公平議題。

企業從口號走向效率導向應用

在私部門，企業對 AI 的期待正趨於務實。相較於宏大的 AI 願景，企業更關注兩件事：

如何降低自身 AI 系統的能源與運算成本
如何將 AI 實際應用於永續資料蒐集、揭露與內部決策流程。

以 SAP 等大型科技與企業服務供應商為例，其客戶需求已從「是否導入 AI 」，轉向「是否能用 AI 減少資源消耗與法遵成本」。這顯示市場正在形成新的競爭軸線——效率與永續表現，正逐步成為 AI 商業價值的重要指標。

跨境治理成為不可迴避的課題

隨著 AI 正式進入氣候外交與 COP 架構，跨境治理挑戰日益凸顯。資料標準、模型透明度、能源來源、人才流動與資本配置，皆不再是單一國家能獨立處理的議題。 COP30 之後， AI 被明確納入氣候政策討論，意味著未來幾年， AI 治理將與氣候談判、永續金融與產業政策深度交織。國際合作的重點，將不只是道德共識，而是制度設計與實務協調。

值得關注之三大綜合趨勢

綜合觀察，有三項趨勢值得高度關注。

AI 的環境足跡正快速上升，若治理框架落後，將轉化為長期策略風險。
AI 在氣候調適與減緩中的應用，正從試驗專案走向主流決策工具。
政策與公共採購，可能重塑 AI 市場競爭規則，影響硬體設計、模型選擇與投資方向。

結語

當 AI 正式進入多邊氣候治理體系，往後數年的政策選擇，將具有關鍵影響，若能被妥善引導， AI 則有機會成為氣候調適與減緩的重要加速器。 UNESCO 所強調的核心訊息十分明確： AI 的未來，不只取決於技術突破，而取決於人類是否能建立足以承載其影響力的治理架構。這場關於 AI 與氣候的辯證，已不再是前瞻想像，而是正在發生的全球現實。

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