文|馬宗明 盧逸名
人工智能（AI）作為第四次工業革命的核心驅動力，正引發全球治理體系的深層變革。根據國際智庫預測，2025年全球AI投資規模預測將在2000億美元左右。儘管技術革新為環境治理、產業升級與社會公共服務帶來了全新機遇，但其衍生的高能耗與社會分化等問題亦逐步凸顯。在此「技術賦能」與「治理挑戰」並存的現實語境中，如何實現「科技向善」的願景，亟需我們建構更具系統性的分析框架，以揭示AI與可持續發展的複雜互動機制。
AI賦能可持續發展的三重維度
深度學習演算法與多源遙感資料的耦合，為環境治理提供了高精度的監測與預警能力。借助智慧電網與智慧能源管理系統，可再生能源的發電與分配實現即時動態調度，大幅度降低碳排放強度。依託無人機和感測器網絡的即時監控，執法部門能夠精準識別非法排放與過度開採等環境風險點，推動生態監管模式由事後補救向事前預防與全程管控轉型。這些技術應用不僅奠定了「零碳」城市建設與低碳經濟轉型的基礎，也為全球氣候行動注入了更為靈活的治理工具。
AI所驅動的數位化與智慧化浪潮，正在重塑經濟模式的運行邏輯。通過大資料分析與機器學習演算法，傳統製造業可實現供應鏈、生產流程與品質檢測的自動化管理，有效減少資源浪費與運營成本。物流與交通部門亦依託智慧調度系統和即時監測手段，顯著提升車輛與倉儲調配效率，緩解城市擁堵與尾氣排放問題。同時，AI在金融服務領域的深度應用催生了更加精細的風險評估與綠色信貸機制，為可持續專案提供了更便捷的融資管道與更精準的環境責任投資。
在社會公共服務層面，AI的滲透為縮小數位鴻溝與提升社會公平創造了新的可能。遠端醫療與智慧診斷技術使偏遠地區與弱勢群體獲得更便捷、更精準的醫療服務。線上教育與個性化學習平台的普及，亦有助於擴展優質教育資源的可及性，提升整體教育水準與學習效率。與此同時，基於大資料的精準扶貧與社會救助機制，幫助政府快速定位貧困人口與脆弱群體，提高資源投放與政策干預的針對性。
技術發展的可持續性挑戰
儘管AI在優化能源與資源使用方面具備顯著優勢，但其龐大的算力需求與資料中心的高能耗屬性，也使得「綠色AI」成為迫切而艱巨的議題。大規模模型訓練所需的GPU或TPU集群往往耗費巨大的電力與製冷資源，資料中心選址與能耗結構對當地環境也構成潛在壓力。若缺乏系統化的能耗評估與碳排放追蹤標準，技術紅利極易被環境成本所抵銷，從而陷入「以新技術加劇舊問題」的悖論。
AI在決策與預測領域的高效表現，往往建立在大規模資料與複雜演算法的基礎之上。一旦訓練資料蘊含結構性偏見，自動化決策則可能在教育、醫療、信貸與司法等關鍵領域強化社會不平等。同時，隨着自動化程度的提升，低技能崗位面臨被替代的風險，而勞動力市場的結構性失衡或將引發新一輪的社會動盪。若未能及時完善技能培訓與社會保障體系，技術紅利便難以普惠大眾，甚至進一步加劇社會分化。
AI技術反覆運算速度給當前的監管體系帶來了新的適應性挑戰。演算法透明度、資料共用與責任歸屬等關鍵議題尚無統一規範，國際社會在AI標準與規則的制定上亦存在諸多分歧。技術大國間的博弈、跨國合作機制的缺失，使得全球層面的監管與協調更趨複雜。在此背景下，若無法構建前瞻性、系統性的政策框架與倫理準則，AI對可持續發展的促進作用必將受到嚴重掣肘。
亟需建立多邊合作機制
綜上所述，AI與可持續發展之間並非簡單的線性關係，而是兼具短期掣肘與長期共促的複雜格局。為實現二者的協同發展，需從以下幾個方向着力：首先建立綠色AI評估體系，通過國家能耗標準制定、可再生能源激勵政策及碳配額交易機制，約束高耗能AI應用；其次強化演算法治理，實施關鍵領域演算法審計與資料偏見監測，配套職業培訓體系緩解就業衝擊；同時推進跨國協同治理，在技術標準、資料流程通等領域建立多邊合作機制，尤其針對氣候風險與倫理危機形成全球應對方案；最終依託前瞻性立法，構建政府、企業、公眾共同參與的決策機制，在法律層面對AI倫理、隱私保護等議題確立動態調整規則。
AI與可持續發展的互動關係，本質上是人類在數位文明時代對發展範式的重新定義。這要求我們超越技術工具論視角，構建包含生態倫理、代際正義和全球責任的價值坐標系。
（馬宗明為IFF研究院特約研究員、中國銀河證券首席分析師、國際ESG中心主任；盧逸名為中國銀河證券博士後）
