การเติบโตของปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงทั้งอุตสาหกรรมพลังงานและวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม ในภาคพลังงาน การเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตั้งแต่การพยากรณ์พลังงานทดแทนจนถึงความน่าเชื่อถือของระบบกริด

ในขณะเดียวกัน การขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์เองก็ต้องการไฟฟ้าจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น ศูนย์ข้อมูล (ที่ให้บริการปัญญาประดิษฐ์) ใช้พลังงานประมาณ 415 TWh ในปี 2024 ซึ่งคิดเป็นประมาณ 1.5 % ของการใช้ไฟฟ้าทั่วโลก และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าภายในปี 2030

การตอบสนองความต้องการนี้จำเป็นต้องใช้แหล่งพลังงานหลากหลาย: สำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ (IEA) พบว่าประมาณครึ่งหนึ่งของไฟฟ้าที่ใช้ในศูนย์ข้อมูลใหม่จะมาจากพลังงานทดแทน (โดยมีแก๊สธรรมชาติ นิวเคลียร์ และแหล่งอื่น ๆ ครอบคลุมส่วนที่เหลือ) ลักษณะสองด้านนี้ — ปัญญาประดิษฐ์ต้องการพลังงานในขณะที่ช่วยจัดการพลังงาน — หมายความว่า พลังงานและเทคโนโลยีกำลังเดินทางร่วมกัน

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในภาคพลังงาน

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการผลิต แจกจ่าย และบริโภคพลังงานอย่างชัดเจน การประยุกต์ใช้หลักได้แก่:

• การพยากรณ์และผสานพลังงานทดแทน: การเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงการพยากรณ์พลังงานลมและแสงอาทิตย์ในระยะสั้นและกลางได้อย่างมาก โดยการวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศและระบบกริดจำนวนมาก ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้การผสานพลังงานทดแทนที่มีความแปรปรวนเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่สูญเสียพลังงานส่วนเกิน
  ตัวอย่างเช่น รายงานของ IRENA ในปี 2019 ระบุว่าการพยากรณ์สภาพอากาศและการผลิตด้วยปัญญาประดิษฐ์สามารถ ลดการตัดทอนพลังงานแสงอาทิตย์และลม ได้อย่างมีนัยสำคัญ IEA ก็เน้นย้ำว่าการพยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ช่วยปรับสมดุลระบบกริดที่มีการผลิตกระจายตัวมากขึ้น “ลดการตัดทอนและการปล่อยก๊าซ” ของพลังงานทดแทน
  การพยากรณ์ที่แม่นยำขึ้นช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานเสนอราคาที่ดีกว่าในตลาดพลังงานและจัดสรรการผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การเพิ่มประสิทธิภาพและความทนทานของระบบกริด: ระบบกริดไฟฟ้าสมัยใหม่มีความซับซ้อนและมักเผชิญกับความต้องการสูงสุด ปัญญาประดิษฐ์ช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดและจัดการการไหลของไฟฟ้าโดยอัตโนมัติ
  ตัวอย่างเช่น ระบบที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถระบุความล้มเหลวของอุปกรณ์ได้รวดเร็วขึ้น ช่วยลดเวลาหยุดทำงานลง 30–50 % เซ็นเซอร์อัจฉริยะและอัลกอริทึมควบคุมยังช่วยเพิ่มความจุที่มีประสิทธิภาพของสายส่งไฟฟ้า
  IEA คาดการณ์ว่าเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์สามารถเพิ่มความจุการส่งไฟฟ้าได้สูงสุดถึง 175 GW โดยไม่ต้องสร้างสายส่งใหม่ ในระบบกริดอัจฉริยะที่ดิจิทัล ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้รูปแบบการใช้ไฟฟ้าอย่างต่อเนื่องเพื่อลดจุดสูงสุดและปรับสมดุลอุปทาน
• ประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมและอาคาร: ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในโรงงาน โรงกลั่น สำนักงาน และบ้านเรือน ในภาคอุตสาหกรรม ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเร่งการออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
  IEA รายงานว่าการใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่มีอยู่ในภาคอุตสาหกรรมสามารถประหยัดพลังงานได้มากกว่าการใช้พลังงานประจำปีทั้งหมดของเม็กซิโก ในอาคาร ปัญญาประดิษฐ์ช่วยจัดการระบบทำความร้อน/ความเย็นและแสงสว่าง
  ระบบควบคุม HVAC ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน หากขยายไปทั่วโลก สามารถลดความต้องการไฟฟ้าได้ประมาณ 300 TWh ต่อปี (เทียบเท่าการผลิตไฟฟ้ารวมประจำปีของออสเตรเลียและนิวซีแลนด์) ในด้านการขนส่งและการเคลื่อนที่ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจราจรและโลจิสติกส์: มีการประเมินว่าการวางแผนเส้นทางด้วยปัญญาประดิษฐ์สามารถประหยัดพลังงานได้เทียบเท่าการใช้ของรถยนต์ 120 ล้านคันต่อปี แม้ว่าจะต้องจัดการผลกระทบจากการใช้เพิ่มขึ้น (เช่น การขับรถมากขึ้น)
• การจัดเก็บพลังงานและการดำเนินงานตลาด: ปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญในการจัดเก็บพลังงานและการออกแบบตลาดไฟฟ้า ในระบบแบตเตอรี่ ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้รูปแบบราคาและความต้องการเพื่อซื้อ/เก็บพลังงานเมื่อราคาถูกและขายเมื่อมีมูลค่าสูง
  ตัวอย่างเช่น โครงการแบตเตอรี่ Hornsdale ของ Tesla ในออสเตรเลียใช้ระบบ “autobidder” ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ซึ่ง เพิ่มรายได้เป็นห้าเท่า เมื่อเทียบกับการเสนอราคาของมนุษย์ ในตลาดแบบเรียลไทม์ อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์สามารถซื้อขายไฟฟ้าในเวลาไม่กี่มิลลิวินาทีเพื่อรักษาสมดุลของระบบกริด
  IRENA ระบุว่ารูปแบบ “ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง” เหล่านี้เหมาะสำหรับการจัดการตลาดภายในวันและความต้องการที่ยืดหยุ่น
• การบำรุงรักษาและการพยากรณ์: นอกเหนือจากการไหลของพลังงาน ปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ เซ็นเซอร์บนกังหัน หม้อแปลง และหม้อไอน้ำส่งข้อมูลให้กับโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ทำนายความล้มเหลวก่อนเกิดเหตุ
  ช่วยลดเวลาหยุดทำงานและยืดอายุอุปกรณ์ ในอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจจับการรั่วไหลและทำนายสุขภาพของท่อส่งได้แล้ว ในพลังงานทดแทน ปัญญาประดิษฐ์สามารถประเมินเวลาที่กังหันลมต้องการบริการ เพื่อให้มั่นใจในเวลาทำงานสูงสุดและลดการสูญเสียพลังงาน

การประยุกต์ใช้เหล่านี้ช่วย ลดต้นทุน เพิ่มความน่าเชื่อถือ และลดการปล่อยก๊าซ IEA ระบุว่าการใช้ปัญญาประดิษฐ์ทั่วทั้งระบบพลังงานสามารถลดการปล่อยก๊าซจากการดำเนินงานโดยตรง เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพโรงงานหรือการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิง แม้ว่าความต้องการพลังงานที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์จะเพิ่มขึ้นก็ตาม

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม

นอกเหนือจากพลังงาน ปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือทรงพลังสำหรับสิ่งแวดล้อมและวิทยาศาสตร์ภูมิอากาศ โดยมีความสามารถในการค้นหารูปแบบและความผิดปกติในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้เหมาะสำหรับการติดตาม การจำลอง และการจัดการ:

• การจำลองสภาพภูมิอากาศและสภาพอากาศ: หน่วยงานวิทยาศาสตร์ชั้นนำกำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเพิ่มความแม่นยำของแบบจำลองสภาพอากาศและภูมิอากาศ ตัวอย่างเช่น NASA และ IBM ได้เปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์สภาพอากาศ-ภูมิอากาศแบบโอเพนซอร์สชื่อ Prithvi ที่ผ่านการฝึกฝนด้วยข้อมูลประวัติศาสตร์หลายสิบปี
  โมเดลนี้ช่วยเพิ่มความละเอียดเชิงพื้นที่ของการจำลองภูมิอากาศ (ลงไปถึงระดับภูมิภาค) และปรับปรุงการพยากรณ์ระยะสั้น โมเดลปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้ช่วยให้พยากรณ์สภาพอากาศรุนแรงและแนวโน้มภูมิอากาศได้ดีขึ้น ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญสำหรับการวางแผนปรับตัว
• การตรวจสอบการตัดไม้ทำลายป่าและที่ดิน: ดาวเทียมสร้างภาพโลกจำนวนมหาศาล ปัญญาประดิษฐ์วิเคราะห์ภาพเหล่านี้เพื่อติดตามป่าไม้และการใช้ที่ดิน
  ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้ในกว่า 30 ประเทศเพื่อทำแผนที่การตัดไม้ทำลายป่าหลายล้านเฮกตาร์และประเมินปริมาณคาร์บอนที่เก็บอยู่ในป่า ด้วยการวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้นักอนุรักษ์ได้รับแผนที่การสูญเสียถิ่นที่อยู่อาศัยแบบเกือบเรียลไทม์ และช่วยกำหนดเป้าหมายการปลูกป่าใหม่
  เทคนิคที่คล้ายกันยังติดตามการขยายตัวของเมือง การละลายของธารน้ำแข็ง และการเปลี่ยนแปลงของที่ดินอื่น ๆ ที่ส่งผลต่อคาร์บอนและความหลากหลายทางชีวภาพ
• มหาสมุทรและการทำความสะอาดมลพิษ: ปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้างแผนที่มลพิษและชี้นำการทำความสะอาด องค์กรอย่าง The Ocean Cleanup ใช้การมองเห็นด้วยเครื่องจักรเพื่อตรวจจับและทำแผนที่พลาสติกลอยน้ำในพื้นที่มหาสมุทรที่ห่างไกล
  โดยการฝึกปัญญาประดิษฐ์ด้วยภาพดาวเทียมและโดรน พวกเขาสร้างแผนที่มลพิษอย่างละเอียดเพื่อให้เรือทำความสะอาดสามารถมุ่งเป้าไปยังพื้นที่ที่มีความหนาแน่นสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัญญาประดิษฐ์ยังถูกใช้ในหลุมฝังกลบและโรงงานรีไซเคิล: ระบบปัญญาประดิษฐ์ของสตาร์ทอัพแห่งหนึ่งสแกนขยะนับพันล้านชิ้นและระบุวัสดุรีไซเคิลหลายหมื่นตันที่ถูกทิ้งไป
  ในทั้งสองกรณี ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเร่งกระบวนการที่เคยทำด้วยมือหรือไม่ได้ทำเลยอย่างมาก
• น้ำและการเกษตร: ในการจัดการน้ำ ปัญญาประดิษฐ์พยากรณ์ภัยแล้งและน้ำท่วมโดยผสานข้อมูลสภาพอากาศ ดิน และการใช้งาน เกษตรกรใช้เครื่องมือ “เกษตรแม่นยำ” (ซึ่งมักขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการให้น้ำและปุ๋ย เพิ่มผลผลิตในขณะที่ลดการไหลบ่าของสารอาหาร
  ผู้เชี่ยวชาญทั่วโลกชี้ว่า ปัญญาประดิษฐ์สามารถ เร่งการนำเกษตรกรรมยั่งยืนมาใช้ ลดของเสียและอนุรักษ์ทรัพยากร (เช่น ระบบให้น้ำที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์แสดงให้เห็นว่าประหยัดน้ำและพลังงานได้ถึง 40 %)
• การตอบสนองภัยพิบัติและความหลากหลายทางชีวภาพ: หน่วยงานฉุกเฉินใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อพยากรณ์การแพร่กระจายของไฟป่า ปรับเส้นทางอพยพ และประสานงานโลจิสติกส์ช่วยเหลือ
  โมเดลปัญญาประดิษฐ์ถูกฝึกให้วิเคราะห์ภาพดาวเทียมเพื่อหาสัญญาณภัยแล้งหรือการระบาดของศัตรูพืช (เป็นการเตือนล่วงหน้าสำหรับเกษตรกร) การอนุรักษ์สัตว์ป่าใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อระบุสัตว์ในภาพจากกล้องจับภาพเคลื่อนไหวหรือบันทึกเสียง ช่วยปกป้องสัตว์ที่ใกล้สูญพันธุ์
  ระบบปัญญาประดิษฐ์ในแอฟริกาตัวอย่างหนึ่งได้เรียนรู้ที่จะพยากรณ์รูปแบบสภาพอากาศในภูมิภาคเพื่อเตือนหมู่บ้านในบูรุนดี ชาด และซูดานเกี่ยวกับน้ำท่วมหรือภัยแล้งที่กำลังจะเกิดขึ้น

การประยุกต์ใช้เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงคุณค่ากว้างของปัญญาประดิษฐ์: การประมวลผลข้อมูลสิ่งแวดล้อมที่ซับซ้อนแบบเรียลไทม์ ให้ข้อมูลเชิงลึก (เช่น การปล่อยก๊าซ การใช้ทรัพยากร หรือการเปลี่ยนแปลงระบบนิเวศ) ที่มนุษย์เพียงอย่างเดียวไม่สามารถจัดการได้
ตามที่โครงการ AI for the Planet ของยูเนสโกเน้นย้ำ การผสานปัญญาประดิษฐ์กับข้อมูลระดับโลกสามารถเสริมสร้างการตัดสินใจที่ดีขึ้น เช่น การสร้างระบบเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับสภาพอากาศรุนแรงและระดับน้ำทะเลที่สูงขึ้น เพื่อปกป้องประชากรกว่า 3 พันล้านคนที่เปราะบาง

ความท้าทายและข้อพิจารณาทางจริยธรรม

แม้จะมีศักยภาพสูง ปัญญาประดิษฐ์ก็สร้างความท้าทายสำคัญต่อการใช้พลังงานและสิ่งแวดล้อม:

• การใช้พลังงานและรอยเท้าคาร์บอน: การฝึกและใช้งานโมเดลปัญญาประดิษฐ์ — โดยเฉพาะโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) — ใช้ไฟฟ้าจำนวนมาก IEA เตือนว่าศูนย์ข้อมูลเป็นหนึ่งในผู้ใช้ไฟฟ้าที่เติบโตเร็วที่สุด
  ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ใช้พลังงานเทียบเท่ากับประเทศขนาดเล็ก ตามยูเนสโก การให้บริการคำสั่งปัญญาประดิษฐ์หนึ่งครั้งใช้พลังงานประมาณ 0.34 Wh (คิดเป็นมากกว่า 300 GWh ต่อปีทั่วโลก เทียบเท่าการใช้ไฟฟ้าประจำปีของประชากร 3 ล้านคน)
  หากไม่ควบคุม ส่วนแบ่งการปล่อยก๊าซของปัญญาประดิษฐ์อาจเพิ่มจากประมาณ 0.5 % ในปัจจุบันเป็น 1–1.5 % ภายในปี 2035 (ในทางกลับกัน การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในภาคพลังงาน อาจ ลดการปล่อย CO₂ ได้ถึง 5 % ภายในปี 2035 — ซึ่งเป็นประโยชน์ที่มากกว่ารอยเท้าของปัญญาประดิษฐ์อย่างมาก — แต่ต้องผ่านอุปสรรคหลายประการ)
• การใช้ทรัพยากร: การสร้างและทำความเย็นศูนย์ข้อมูลต้องใช้วัสดุและน้ำจำนวนมาก การผลิตคอมพิวเตอร์หนึ่งเครื่องสำหรับปัญญาประดิษฐ์อาจต้องใช้แร่ธาตุและโลหะหลายร้อยกิโลกรัม ชิปเฉพาะทางใช้ธาตุหายากเช่นแกลเลียม (มากกว่า 99 % ของการกลั่นแกลเลียมอยู่ในจีน)
  สิ่งเหล่านี้เพิ่มขยะอิเล็กทรอนิกส์และผลกระทบจากการทำเหมือง ศูนย์ข้อมูลยังใช้น้ำจำนวนมหาศาลสำหรับการทำความเย็น — มีการประเมินว่าการทำความเย็นที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์อาจใช้มากกว่าการใช้น้ำระดับประเทศของเดนมาร์กถึงหกเท่า
  ผลกระทบเหล่านี้หมายความว่าเราต้องบริหารจัดการการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์อย่างรอบคอบ
• ผลกระทบกลับและความเป็นธรรม: ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจากปัญญาประดิษฐ์อาจถูกชดเชยหากผู้ใช้เพิ่มการบริโภค (เช่น การเดินทางหรือใช้พลังงานที่ถูกลง) IEA เตือนว่าหากไม่มีนโยบายที่รัดกุม ผลประโยชน์สุทธิด้านภูมิอากาศของปัญญาประดิษฐ์อาจถูกลดทอนโดย ผลกระทบกลับ
  นอกจากนี้ การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ยังไม่เท่าเทียม: มีเพียงไม่กี่ประเทศและบริษัทที่มีโครงสร้างพื้นฐานและข้อมูลเพียงพอที่จะใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์อย่างเต็มที่ IEA ระบุว่าภาคพลังงานขาดความเชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์เมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมเทคโนโลยี และหลายภูมิภาค (โดยเฉพาะในโลกใต้) มีศูนย์ข้อมูลจำกัด
  ซึ่งอาจทำให้ช่องว่างดิจิทัลลึกขึ้นหากไม่แก้ไข
• ประเด็นจริยธรรมและการกำกับดูแล: นอกเหนือจากคาร์บอน ปัญญาประดิษฐ์ยังมีความเสี่ยงทางสังคม การตัดสินใจอัตโนมัติในพลังงานและสิ่งแวดล้อมต้องเป็นธรรมและโปร่งใส
  ความเป็นส่วนตัว (เช่น ในมิเตอร์อัจฉริยะ) อคติในอัลกอริทึม และความปลอดภัยทางไซเบอร์ในโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญเป็นเรื่องที่ต้องให้ความสำคัญ ผู้เชี่ยวชาญเน้นย้ำความจำเป็นของ มาตรฐานและนโยบาย ยูเนสโกและองค์กรสหประชาชาติส่งเสริมให้ประเทศต่าง ๆ นำแนวทางจริยธรรมและความยั่งยืนของปัญญาประดิษฐ์มาใช้
  ตัวอย่างเช่น คำแนะนำด้านจริยธรรมของยูเนสโก (2021) มีบทเกี่ยวกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม กรอบความร่วมมือและกฎระเบียบจะเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์สนับสนุนเป้าหมายความยั่งยืนอย่างแท้จริงโดยไม่ก่อให้เกิดผลเสียที่ไม่ตั้งใจ

ความริเริ่มระดับโลกและแนวโน้มในอนาคต

รัฐบาลและองค์กรระหว่างประเทศกำลังตระหนักถึงบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ ตัวอย่างเช่น กระทรวงพลังงานสหรัฐฯ ได้เปิดตัวโครงการเพื่อปรับปรุงระบบกริดด้วยปัญญาประดิษฐ์

รายงานของ DOE (2024) เน้นการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการวางแผนระบบกริด การออกใบอนุญาต และความทนทาน รวมถึงการคาดการณ์ว่าโมเดลภาษาใหญ่จะช่วยในการตรวจสอบของรัฐบาลกลางได้ด้วย ในทำนองเดียวกัน IEA ได้เผยแพร่การวิเคราะห์ระดับโลกของตนเอง (“Energy and AI”, 2025) เพื่อเป็นแนวทางให้กับผู้กำหนดนโยบาย

ในฝั่งสหประชาชาติ โครงการ AI for the Planet Alliance ของยูเนสโก (ร่วมกับ UNDP พันธมิตรเทคโนโลยี และองค์กรพัฒนาเอกชน) มุ่งเน้น การจัดลำดับความสำคัญและขยายขนาดโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ สำหรับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เป้าหมายรวมถึงการระบุกรณีการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ที่สำคัญ (เช่น การติดตามการปล่อยก๊าซ) และเชื่อมโยงนวัตกรรมกับแหล่งทุนและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

มองไปข้างหน้า อิทธิพลของปัญญาประดิษฐ์จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความก้าวหน้าเช่นโมเดลที่เล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสามารถลดรอยเท้าของปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างมาก 

ในขณะเดียวกัน โซลูชันพลังงานที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (เช่น ระบบกริดพลังงานทดแทนอัจฉริยะและการพยากรณ์ภูมิอากาศที่ปรับตัวได้) เสนอเครื่องมือในการรับมือกับวิกฤตสภาพภูมิอากาศ การบรรลุประโยชน์เหล่านี้ต้องการการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การแบ่งปันข้อมูลแบบเปิด และนโยบายที่รับผิดชอบ

ตามที่เวทีเศรษฐกิจโลกระบุ ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่ยาวิเศษ — แต่ด้วยความร่วมมือ มันสามารถเป็นตัวเร่งที่ทรงพลังสำหรับพลังงานที่ยั่งยืนและการดูแลสิ่งแวดล้อม

>>> เรียนรู้เพิ่มเติม:

ปัญญาประดิษฐ์ในวงการแพทย์และการดูแลสุขภาพ

ปัญญาประดิษฐ์ในเกษตรกรรมอัจฉริยะ

ปัญญาประดิษฐ์กำลังปฏิวัติระบบพลังงานและวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม โดยมอบประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ iea.org science.nasa.gov อย่างไรก็ตาม การเติบโตอย่างรวดเร็วของมันก็ใช้พลังงานและทรัพยากรจำนวนมาก สร้างความกังวลด้านความยั่งยืน unesco.org unep.org

ผลกระทบสุทธิจะขึ้นอยู่กับการบริหารจัดการทั้งความต้องการของปัญญาประดิษฐ์และศักยภาพของมัน: การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้เพื่อลดการปล่อยก๊าซและปกป้องระบบนิเวศ ในขณะที่ลดรอยเท้าสิ่งแวดล้อมของปัญญาประดิษฐ์เอง

ความริเริ่มระหว่างประเทศ (IEA, ยูเนสโก, DOE ฯลฯ) เน้นย้ำว่านโยบาย นวัตกรรม และความร่วมมือระดับโลกเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นพันธมิตร — ไม่ใช่ศัตรู — ในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสะอาด iea.org unesco.org