能源與環境中的人工智慧
能源與環境中的人工智慧透過優化能源效率、減少排放並支持再生能源整合，推動永續發展。從智慧電網到氣候模型，人工智慧正在改變我們管理資源與保護地球的方式。
人工智慧的發展正在重塑能源產業與環境科學。在能源領域，機器學習被用來優化從再生能源預測到電網可靠性等各方面。
同時，驅動人工智慧本身也需要大量電力。例如，數據中心（運行人工智慧服務）在2024年已消耗約415太瓦時電力，約占全球電力的1.5%，預計到2030年將超過兩倍。
人工智慧在能源的應用
人工智慧已經改變我們生產、分配與消費電力的方式。從再生能源預測到電網優化，機器學習使全球能源系統更智慧、更高效。
再生能源預測
機器學習大幅提升風能與太陽能的短期與中期預測。透過分析大量氣象與電網數據，人工智慧使變動性再生能源整合更順暢，避免能源浪費。
- 減少太陽能與風能的削減
- 提升能源市場投標效率
- 更有效的發電調度
電網優化
現代電網複雜且常因尖峰需求而緊繃。人工智慧透過自動故障偵測與流量管理提供協助。
- 故障偵測速度提升30–50%
- 增加高達175 GW的輸電容量
- 智慧尖峰削減與負載平衡
工業效率
人工智慧優化工廠、煉油廠、辦公室與家庭的能源使用。在工業領域，人工智慧加速設計並優化流程。
- 節能潛力相當於墨西哥全年消耗量
- 建築用電每年減少300太瓦時
- 優化暖通空調與照明控制
能源儲存與市場
人工智慧學習價格與需求模式，於電價低時購買/儲存電力，高價時出售，優化電池系統與市場運作。
- 收入提升5倍（特斯拉霍恩斯代爾計畫）
- 毫秒級即時市場交易
- 先進的日內市場管理
預測性維護
除了能源流動，人工智慧還協助預測性維護。渦輪機、變壓器與鍋爐上的感測器提供數據，讓人工智慧模型預測故障發生前的狀況。
- 減少停機時間並延長設備壽命
- 偵測洩漏並預測油氣管線健康狀況
- 估算風力渦輪機維護需求，提高運轉時間
- 透過主動維護降低能源浪費
人工智慧在環境保育
在能源之外，人工智慧是環境與氣候科學的強大工具。它擅長從大量數據中找出模式與異常，適用於監測、建模與管理。
氣候建模
森林監測
海洋清理
精準農業
災害應變
生物多樣性保護
結合人工智慧與全球數據可促進更佳決策，例如建立嚴重天氣與海平面上升的早期警報系統，保護超過三十億脆弱人口。
— 聯合國教科文組織「地球人工智慧倡議」
挑戰與倫理考量
儘管前景看好，人工智慧在能源使用與環境方面也帶來重要挑戰。理解並解決這些問題對確保人工智慧成為永續正面力量至關重要。
能源與碳足跡
訓練與運行人工智慧模型，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。
- 生成式人工智慧耗電量相當於一個小國家
- 每次人工智慧提示約消耗0.34瓦時
- 全球每年超過300吉瓦時（相當於300萬人用電量）
- 若克服障礙，人工智慧效益可遠超其足跡
資源消耗
建造與冷卻數據中心需要原物料與水資源。支撐人工智慧的實體基礎設施在電力消耗之外，對環境有重大影響。
硬體生產
- 每台電腦需數百公斤礦物
- 稀有元素如鎵（99%精煉於中國）
- 電子廢棄物問題日益嚴重
- 採礦對環境的影響
冷卻系統
- 數據中心冷卻需大量用水
- 人工智慧相關冷卻用水量可能是丹麥全國用水的6倍
- 對當地水資源造成壓力
- 需要永續冷卻替代方案
公平與治理議題
除了碳排放，人工智慧還帶來社會風險。能源與環境領域的自動決策必須公平且透明。
數位鴻溝
倫理關注
協作框架與法規對確保人工智慧工具真正服務永續目標且不造成意外傷害至關重要。
— 聯合國教科文組織人工智慧倫理建議，2021年
全球倡議與未來展望
各國政府與國際組織正認識到人工智慧在解決能源與環境挑戰中的角色。協調合作正逐步展開，以最大化效益並降低風險。
美國能源部
啟動計畫以人工智慧現代化電網，強調電網規劃、許可與韌性應用，甚至設想大型語言模型協助聯邦審查。
國際能源署
發布全球分析報告（《能源與人工智慧》，2025年），指導政策制定者將人工智慧整合入能源系統，同時管理其環境足跡。
聯合國教科文組織「地球人工智慧」
與聯合國開發計畫署、科技夥伴及非政府組織結盟，優先推動並擴大人工智慧氣候變遷解決方案，連結創新、資金與利益相關者。
未來之路
展望未來，人工智慧的影響力將持續擴大。更小型、更高效的模型可大幅降低人工智慧的足跡。同時，人工智慧驅動的能源解決方案（如智慧再生能源電網與適應性氣候預測）提供應對氣候危機的工具。
研發投資
持續研究高效人工智慧模型與永續運算
數據共享
跨國界與跨領域的開放數據合作
政策框架
平衡創新與永續的負責任政策
結論
人工智慧正在革新能源系統與環境科學，帶來效率提升與新洞見。然而，其快速成長也消耗能源與資源，引發永續性疑慮。
人工智慧的環境成本
- 電力消耗持續增加
- 大量資源需求
- 冷卻用水
- 潛在反彈效應
人工智慧的永續潛力
- 5%潛在二氧化碳減量
- 優化再生能源整合
- 提升氣候建模
- 改善資源管理
淨效益將取決於如何管理人工智慧的需求與潛力：利用人工智慧減少排放與保護生態系統，同時盡量降低人工智慧自身的環境足跡。
