能源與環境中的人工智能

人工智能的發展正在重塑能源行業和環境科學。在能源領域，機器學習被用來優化從可再生能源預測到電網可靠性的各個方面。

同時，人工智能本身的運行也需要大量電力。例如，數據中心（運行人工智能服務）在2024年已消耗約415太瓦時（TWh），約佔全球電力的1.5%，預計到2030年將超過翻倍。

滿足這一需求需要多元化的能源來源：國際能源署（IEA）發現約一半新增數據中心的電力將來自可再生能源（其餘由天然氣、核能等補充）。這種雙重特性——人工智能既需要能源又幫助管理能源——意味著能源與科技正攜手前行。

1. 人工智能在能源領域的應用
2. 人工智能在環境保育的應用
3. 挑戰與倫理考量
4. 全球倡議與未來展望

人工智能在能源領域的應用

人工智能已經改變了我們生產、分配和消費電力的方式。主要應用包括：

可再生能源預測與整合：機器學習能大幅提升風能和太陽能的短期及中期預測。通過分析大量氣象和電網數據，人工智能使得整合變動性可再生能源更為容易，減少能源浪費。
例如，2019年國際可再生能源機構（IRENA）報告指出，人工智能驅動的天氣和發電預測可減少太陽能和風能的削減。國際能源署同樣強調，基於人工智能的預測有助於平衡更多分散式發電的電網，「減少可再生能源的削減和排放」。
更準確的預測讓運營商能在能源市場中更有效地競標和調度發電。
電網優化與韌性：現代電網結構複雜，常因高峰需求而承受壓力。人工智能通過自動檢測故障和管理電流流向來協助。
例如，基於人工智能的系統能更快定位設備故障，縮短停電時間30–50%。智能感測器和控制算法亦能提升輸電線路的有效容量。
國際能源署預計，人工智能工具可釋放多達175吉瓦（GW）的額外輸電容量，無需新建線路。在數碼化的「智能電網」中，人工智能持續學習負載模式，以削峰填谷和平衡供應。
工業與建築效率：人工智能廣泛應用於工廠、煉油廠、辦公室和住宅的能源使用優化。在工業領域，人工智能加速設計並優化流程。
國際能源署報告指出，將現有人工智能應用於工業能源使用，節省的能源可超過墨西哥全國的年用電量。在建築方面，人工智能管理暖通空調和照明。
若全球推廣現有的人工智能暖通空調控制系統，每年可減少約300太瓦時的電力需求（相當於澳洲和紐西蘭的年發電總和）。在交通和流動性方面，人工智能優化交通流量和物流：有估計指，人工智能驅動的路線規劃可節省相當於1.2億輛汽車一年用電的能源，但需管理反彈效應（如駕駛增加）。
能源儲存與市場運作：人工智能在能源儲存和電力市場設計中扮演關鍵角色。在電池系統中，人工智能學習價格和需求模式，於電價低時購買/儲存電力，於價格高時出售。
例如，特斯拉在澳洲霍恩斯代爾的電池項目使用人工智能「自動競標器」，其收益是人工競標的五倍。實時市場中，人工智能算法能在毫秒內交易電力，保持電網平衡。
國際可再生能源機構指出，這類「先進人工智能」模型非常適合管理日內市場和靈活需求。
維護與預測：除了能源流動，人工智能還助力預測性維護。渦輪機、變壓器和鍋爐上的感測器將數據輸入人工智能模型，預測故障發生前的徵兆。
這減少停機時間並延長設備壽命。在石油和天然氣領域，人工智能已能偵測洩漏並預測管道狀況。在可再生能源方面，人工智能可估算風機何時需要維修，確保更高的運行時間和更少的能源浪費。

這些應用共同幫助降低成本、提升可靠性及減少排放。國際能源署指出，跨電力系統使用人工智能可直接減少運營排放——例如通過提升發電效率或優化燃料組合——即使人工智能本身的能源需求在增長。

能源領域中人工智能的應用

人工智能在環境保育的應用

在能源之外，人工智能是環境和氣候科學的強大工具。它擅長從龐大數據集中發現模式和異常，對監測、建模和管理非常有用：

氣候與天氣建模：主要科學機構現正利用人工智能提升天氣和氣候模型的準確度。例如，NASA和IBM推出了開源的Prithvi天氣氣候人工智能模型，基於數十年歷史數據訓練。
該模型能提升氣候模擬的空間解析度（達區域尺度）並改善短期預報。這類人工智能模型能更好預測極端天氣和氣候趨勢，直接支持適應性規劃。
森林砍伐與土地監測：衛星產生大量地球影像。人工智能分析這些影像以監控森林和土地使用。
例如，人工智能平台已在30多個國家用於繪製數百萬公頃的森林砍伐地圖，並估算森林碳儲量。通過自動化影像分析，人工智能為保育工作者提供近乎實時的棲息地流失地圖，協助目標性造林。
類似技術也追蹤城市擴張、冰川融化及其他影響碳和生物多樣性的土地覆蓋變化。
海洋與污染清理：人工智能亦協助繪製污染地圖和指導清理行動。組織如The Ocean Cleanup利用機器視覺偵測並繪製偏遠海域的漂浮塑膠。
通過訓練人工智能分析衛星和無人機影像，他們製作詳細污染地圖，讓清理船隻能有效鎖定高密度區域。人工智能同樣應用於垃圾填埋場和回收廠：一間初創公司的人工智能系統掃描了數十億件廢棄物，識別出數萬噸被丟棄的可回收物料。
在這兩種情況下，人工智能大幅加快了過去需人工或無法完成的流程。
水資源與農業：在水資源管理方面，人工智能整合天氣、土壤和用水數據，預測乾旱和洪水。農民使用「精準農業」工具（通常由人工智能驅動）優化灌溉和施肥，提高產量同時減少徑流。
全球專家指出，人工智能能加速可持續農業的推廣，減少浪費並節約資源。（例如，人工智能驅動的灌溉系統已證明可節省高達40%的水和能源使用。）
災害應對與生物多樣性：緊急服務利用人工智能預測野火蔓延、優化撤離路線，甚至協調救援物流。
人工智能模型正被訓練以從衛星影像中識別乾旱或害蟲爆發的跡象（為農民提供早期警報）。野生動物保育利用人工智能辨識動態攝影機影像或音頻錄音中的動物，幫助保護瀕危物種。
例如，非洲一套人工智能系統學會預測區域天氣模式，向布隆迪、乍得和蘇丹的村莊發出即將來臨的洪水或乾旱警告。

這些應用展示了人工智能的廣泛價值：實時處理複雜的環境數據，提供人類難以獨立處理的洞見（如排放、資源使用或生態系統變化）。
正如聯合國教科文組織（UNESCO）的AI for the Planet倡議強調，結合人工智能與全球數據能促進更佳決策——例如建立嚴重天氣和海平面上升的早期預警系統，保護超過三十億脆弱人口。

環境保育中人工智能的應用

挑戰與倫理考量

儘管前景光明，人工智能在能源使用和環境方面也帶來重要挑戰：

能源與碳足跡：訓練和運行人工智能模型——尤其是大型語言模型（LLM）——消耗大量電力。國際能源署警告，數據中心是增長最快的電力消費者之一。
生成式人工智能的電力負載已相當於一個小國家。根據聯合國教科文組織，處理一次人工智能請求約耗電0.34瓦時（Wh），全球每年超過300吉瓦時（GWh），相當於約300萬人的年用電量。
若不加控制，人工智能在全球排放中的比例可能從目前約0.5%升至2035年的1–1.5%。（相比之下，終端應用人工智能可能在2035年前減少能源部門二氧化碳排放高達5%，這一效益遠大於人工智能本身的碳足跡，但要實現需克服多重障礙。）
資源消耗：建設和冷卻數據中心需要大量原材料和水資源。生產一台用於人工智能的電腦可能需數百公斤礦物和金屬，專用晶片使用稀有元素如鎵（超過99%的鎵精煉集中於中國）。
這些增加了電子廢物和採礦的環境影響。數據中心冷卻亦消耗大量水資源——有估計指人工智能相關冷卻用水量超過丹麥全國用水的六倍。
這些影響意味著我們必須謹慎管理人工智能的擴展。
反彈效應與公平性：人工智能帶來的效率提升可能因用戶增加消費（如更便宜的旅行或能源使用）而被抵消。國際能源署提醒，若無謹慎政策，人工智能的淨氣候效益可能被反彈效應削弱。
此外，人工智能的採用不均衡：目前只有少數國家和企業擁有充分基礎設施和數據來充分利用人工智能。國際能源署指出，能源部門相較科技產業缺乏人工智能專才，且許多地區（尤其是全球南方）數據中心有限。
若不解決，這可能加劇數碼鴻溝。
倫理與治理問題：除了碳排放，人工智能還帶來社會風險。能源和環境領域的自動決策必須公平且透明。
隱私（如智能電表）、算法偏見及關鍵基礎設施的網絡安全是嚴重關注點。專家強調需要標準和政策：聯合國教科文組織和聯合國倡議鼓勵各國採納人工智能倫理和可持續性指引。
例如，聯合國教科文組織2021年的人工智能倫理建議中包含環境影響章節。合作框架和監管將是確保人工智能工具真正服務於可持續目標且避免意外傷害的關鍵。