除了這幾年常聽的「碳焦慮」，這陣子，不少企業又染上「AI焦慮」。有人擔心沒學好AI，可能喪失職場競爭力，有人怕沒搭上這台發財列車，少賺到AI財，近來更有人憂慮，如此高耗能、會搶飯碗、還可能擴大社會不平等的AI，以後會不會毀滅地球？現在，是時候關注這項劃時代科技的永續議題了。
拜輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳所賜，讓台灣成為世界矚目的「AI軍火庫」。不過，在未來大發AI財前，本文將依序從E（環境）、S（社會）、G（治理）三個面向，一一檢視AI（人工智慧）逐漸發酵的永續相關問題。
環境影響堪憂：既耗能也耗水、電網能否負荷？
首先看最近引起熱議的能耗。聯合國貿易和發展會議（UNCTAD）剛發表的《2024年數位經濟報告》（Digital Economy Report 2024）發現，ICT產業在2020年的排放量約佔全球1.5%～3.2%，比重已接近海運業。
ICT產業最大碳足跡來源，即是日益升高的耗電量。國際能源總署（IEA）統計，2022年資料中心、虛擬貨幣和AI使用等需求，合計消耗了4,600億度電力，占全球總耗電量2%，預計2026年翻倍到6,200億度至1.5兆度左右，屆時恐相當於全球第五大耗電國、日本一整年的需求。
AI應用大熱，本非壞事，可如今，它卻拖慢了許多企業的淨零時程。
檢視科技巨擘微軟最新的永續報告書，該公司2024年總排碳量大增29.1%的原因，便來自跟AI有關的數據中心（範疇三）用電量大增。無獨有偶，另一大廠Google去年排放量來到1,430萬公噸CO2e，也比2019年成長48%，成為實現2030淨零目標的絆腳石。
持續攀升的用電需求，自然會對供電網絡成壓力。過去以招商聞名的新加坡、愛爾蘭等國家，近年皆因電網不堪負荷、排擠當地需求等考量，以法規限制資料中心建設。在台灣，台電董事長曾文生不久前也公開表示，為舒緩輸電瓶頸，桃園以北地區已停止核准超過5MW（千瓩）的資料中心，成為一時熱聞。
事實上，AI不僅吃電、還很耗水、仰賴關鍵礦產，加上噪音和生態干擾等疑慮，最近開始在部分城市成為居民抗爭的鄰避（NIMBY）設施。無怪乎倫敦大學經濟學教授Mariana Mazzucato投書《衛報》表示：「AI正以吞噬地球的速度消耗資源！」呼籲各界注意這項科技造成的環境衝擊。
（你可能想知道：AI耗電也耗水！微軟、Google、Meta紛設定2030水資源正效益目標，創造環境投資契機）
社會衝擊面廣：失業潮、教育、創作權益歸誰？
不只環境面有疑慮，AI最早被廣泛關注的永續話題，是它很可能加劇數位落差與社會不平等，而且，這些現象正在各行各業不斷發生。
大家應該記得，ChatGPT剛開始爆紅的那陣子，便有無窮無盡擔心AI搶人類工作、取代既有職務（尤其是白領）的預測，有興趣的讀者，不妨參閱筆者另一篇文章〈AI落差擴大中！企業如何運用ESG永續策略，幫助員工成為職場AI勝利組？〉，在此不再贅述。
事實上，每次的技術變革，都會對產業界和勞工帶來重大影響，它會消滅部分舊工作，也會催生出新需求。企業除了知道怎麼用AI降低成本、提升效率，也應主動幫社會克服如此龐大的技能鴻溝與「AI落差」。
其實，AI對社會的影響不僅在於工作，當它不斷深入各種應用領域，也會產生許多前所未見的問題。比方，近年全民深受其害的詐騙和假訊息，便是有心人士透過生成式AI放大了副作用與打擊面，影響到正常的訊息傳遞和言論自由。
又例如，在教育界和創作圈，當年輕一輩把AI工具用得滾瓜爛熟，為人師者該如何審視學生的作業品質和學習成就？經由AI創作的內容和商品，又該把「創作權」歸屬於誰？以後到底還需不需要基本的藝術訓練跟文化課程？
然而．比起環境面和社會面的挑戰，或許可以隨著科技進步和各方協商，慢慢找出解方，如何適度監管AI、建立足以自律的永續治理機制？可能是更加艱鉅的任務。
2024年8月初，歐盟力推多時的《人工智慧法案》（EU Artificial Intelligence Act）正式生效，締造AI監管法規的里程碑，違反者除遭禁用，罰則最重到年營收7%。同月底，美國加州也祭出《前沿人工智慧模型安全創新法案》（SB 1047）。台灣這邊，國科會也在7月發表《人工智慧基本法》草案。不久前，第三方單位更公告全球第一套AI第三方驗證標準ISO/IEC 42001，審查企業能否負責任、合乎道德地利用AI技術，並確保消費者不受歧視，減少安全漏洞。
治理挑戰更大：如何信任AI、風險又由誰承受？
儘管有業者反彈，認為過度的監管和無謂限制，將使企業在競爭時陷於不利地位，反而讓罔顧法規和道德的企業和特定國家超車。可是，愈來愈多人對突飛猛進的AI技術，不僅害怕、擔憂、更充滿不信任感！
英國標準協會（BSI）在9個國家對上萬人進行的「人工智慧信任民調」(BSI Trust in AI Poll)便發現，過半受訪者期待AI提高醫療診斷準確性，52%認為它有助打造更節能的居住環境，49%樂見藉此減少食物浪費，看似樂觀，但仍有超過六成（61%）的人期待替AI制定國際指引規範，提高這些科技的安全性。
另一有趣發現是，不少國家之間對AI存有信心落差，其中以中國（70%）和印度（64%）的普及度最高，反觀先進國家群，如荷蘭（30%）、英國（29%）、法國（26%）、日本（15%），目前對AI的採用率都不高。
走筆至此，大家不難發現，即便業界不斷投入柴火，加速AI的訓練和迭代更新，但為遏止各界憂慮和質疑聲浪，如何讓AI變得更可信任（Trustworthy AI）？已是箭在弦上、不得不發的必要舉措，將來出現爭議或訴訟（如AI醫師誤診），這些風險才有承擔的事主跟求償對象。
回顧人類歷史，已看得到許多前車之鑑，每項劃時代的技術，如蒸汽機、電力、汽車、電腦、網路等，經過一段試誤和普及過程後，最後都會對周遭社會和環境帶來天翻地覆的改變。如今在AI尚未完全落地、殺手級應用也未問世之前，我們還有點時間做好把關跟預防工作，以避免未來可能的負面衝擊。
如同被譽為「AI教父」的多倫多大學教授Geoffrey Hinton所言：「強大的人工智慧帶來了無窮希望，但它的風險也非常真實，我們必須制定有效的機制來加以應對！ 」