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AI運作超耗能？探討AI與ESG的衝突及其碳排量預估
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整理撰文：黃瑀安（Annie）｜出刊日期：2025-05-26
諮詢協助：長榮大學高階管理碩士在職專班(EMBA) 翁耀臨教授
當永續發展遇上智慧科技，人工智慧（AI）得以為ESG注入一股創新力量，企業面對氣候變遷、社會責任與治理挑戰時，若能善用AI所提供的資料洞察、模式預測與自動化分析，不僅能更迅速應對外部壓力，更能主動引領綠色轉型與社會變革。然而，AI若缺乏審慎規劃與倫理監督，也可能帶來如偏見演算法、隱私風險與漂綠等新型風險，企業更應強化治理架構、提升透明度，確保企業不偏離永續經營的初心。
本文將探討企業在以科技為工具、社會責任為核心的背景下，如何權衡AI於ESG應用中的效益與價值的永續發展，以及相關的運用情境介紹。
什麼是ESG？
ESG為環境（Environmental）、社會（Social）和公司治理（Governance）之縮寫，用於評估企業在永續發展方面表現的準則。由於ESG可凸顯企業在應對當前和未來氣候變化風險、維護積極的社會關係，以及實施有效治理方面等能力，故對於投資者衡量是否對投資標的進行投資而言十分重要。ESG的高低表現通常與企業的風險水平和長期財務健康狀況相關聯，被視為判斷企業「長期價值」的重要因素；相較於CSR（Corporate Social Responsibility，企業社會責任）單一關注企業的社會責任表現，ESG更將環境、社會與治理的表現納入評估，以衡量企業的永續發展。
ESG與SDGs之差異
SDGs（Sustainable Development Goals，永續發展目標）由聯合國於2015年所制定，繼千禧年發展目標（Millennium Development Goals，MDGs）後更全面的全球發展議程。SDGs共有17個目標，包含消除貧窮、減緩氣候變遷、促進性別平權等，其中又涵蓋了169項細項目標，旨在2030年前引領全球193個國家共同實現永續發展。
在ESG與SDGs的比較中，前者作為評估企業永續發展能力的指標，如地球氣溫環境持續惡化可能對企業造成的虧損、內部管理的疏忽對股價造成的波動等，攸關企業的營運風險和收益。故此，ESG旨在幫助利害關係人了解一家企業處理環境問題、社會責任和內部治理的能力。
SDGs則是一套全球性的共同願景和標準藍圖，鼓勵所有國家採取行動以解決當前面臨的環境、社會和經濟問題，其項下的主要及子類目標之涵蓋領域可能影響到世界上的每一個人，不僅限於企業本身及相關利害關係人。
由此可知，ESG更偏重於企業層面的具體行動和責任，而SDGs則是全球性的廣泛目標，兩者非常相似，但仍存在些許差異。
AI對ESG的應用
當前，AI不僅是一項科技趨勢，更是企業實踐ESG的關鍵工具，無論是分析環境數據、監控社會影響或提升治理效能，AI應用正快速滲透ESG各面向，幫助企業優化決策流程與治理效率，有關AI對ESG的應用還包括：
1. 環境監測與管理：透過AI監測環境指標，如空氣品質、水資源使用和碳排放，並使用機器學習模型分析數據，即時掌握環境狀況，並調整其運營策略以減少對環境的影響。
2. 資源效率提升：利用AI優化供應鏈管理，檢測出有哪些製造或運輸環節可降低成本、減少資源消耗。
3. 社會責任舉措：利用自然語言處理（NLP）技術分析在社交媒體中，民眾對企業行為的反饋，協助企業改善活動流程、增強品牌信譽。
4. 風險評估與合規性：AI可進行自動化風險評估，透過分析大量數據，讓企業在初期更快識別合規性問題。
5. 可持續產品設計：模擬材料和製造過程，提供更環保的產品方案，使設計團隊在產品開發階段便可考慮到更多的環保因素。
6. 農業可持續性：分析土壤和天氣數據，引導農民進行精準灌溉和施肥，提高農作物產量、減少對環境的負擔。
7. 職場多樣性與包容性分析：幫助企業分析人力資源數據，以評估其多樣性與包容性指標，以建立更公平的工作環境，提升員工的滿意度和忠誠度。
8. 企業氣候行動策略：評估企業之營運模式對氣候的長期影響，幫助制定更具前瞻性的氣候行動策略，確保長期的可持續性。
9. 利害關係人互動：AI聊天機器人可用以自動回應利害關係人的需求與問題，不僅提高企業的互動效率，亦可收集內、外部反饋，促進企業與社會的良好關係。
10. 數據透明與報告：生成透明化ESG報告，讓投資者與消費者清晰地了解企業的可持續性進展。
由此可知，AI技術正快速改變企業永續經營的方式，並在ESG各層面中從資料洞察到決策支持，驅動企業邁向更具責任與韌性的未來。
AI對ESG的風險
儘管AI無疑對ESG各項執行帶來積極影響，但它的使用卻也可能形成阻礙：
1. 環境影響：由於AI依賴消耗大量電力、全天候運行的大型資料中心，大多數能源來自化石燃料，佔全球溫室氣體排放量的2.5%至3.7%，甚至超過航空業的排放量。此外，設備在運算過程需大量的水進行冷卻，若再加上拓展業務過程中，來自第三方或外包AI工具的碳排放計算，這對企業執行環境維護的策略將形成劇烈矛盾。根據哥倫比亞氣候學院（Columbia Climate School）的研究顯示，2021年全球資料中心用電量約佔全球的0.9%至1.3%，估計到2030年將增加到1.86%。隨著AI模型的能力和複雜性迅速提高，其處理和能源消耗需求也會同時增加，預估其計算效能將提高4倍、處理工作量增加50倍，使其能源消耗狀況不容忽視。
以訓練階段為例，2019年麻薩諸塞大學阿默斯特分校（University of Massachusetts, Amherst）的研究人員訓練了數個大型語言模型，並發現訓練單一AI模型所排放的二氧化碳超過62.6 萬磅，相當於五輛汽車一生的碳排量。更多的是，訓練擁有1,750億個參數的GPT-3模型，耗電量更達1,287兆瓦時（MWh），並產生502公噸的二氧化碳排放，相當於112 輛汽油車一年行駛的碳排量。當AI模型進入部署後，其耗能甚至可能超過訓練階段，而現行的GPT-4o及眾多AI工具在世人的高度使用需求下，碳排量也將隨之增加。
2. 漂綠風險（Greenwashing risks）：該風險為企業虛假或誤導性地宣稱其產品、服務或營運方式符合環保或永續原則，實際上卻未真正落實承諾，從而導致的各種商業、聲譽與法律風險；其中，若AI系統產生缺陷，或從品質差、過時的資料中工作，可能提出對公司的ESG實踐不準確或失真的結論，進一步使企業面臨監管、訴訟和聲譽風險。
3. 有害偏見（Harmful bias）：具缺陷或管理不善的AI系統可能產生有害偏見，無意中在招聘流程或客戶審核中偏袒或歧視特定個人或群體。這樣一來，企業本意想透過AI促進金融普惠與多元平等包容（DEI）策略的社會目標，卻可能反而造成相反效果，引發申訴、歧視指控，嚴重者甚至會遭遇監管機構的嚴厲執法。
4. 資料處理不當（Mishandling of data）：為在客戶情境中訓練AI模型，往往需要大量個人資料，此將提高資料隱私洩漏的風險，並可能引發個人提出相關申訴或被資訊監管機構（如英國資訊專員公署ICO）等高度關注。
5. 透明度挑戰（Transparency challenges）：在演算法方面，有些企業的AI系統（特別是深度學習模型）屬於「黑箱模型」，輸入與輸出清楚但決策過程難以說明，若企業無法明確建立模型的可解釋性，恐令利害關係人難以理解AI是如何作出某項ESG之判斷；此外，ESG報告需符合如 GRI、SASB、TCFD等國際標準，但目前缺乏針對AI系統運作與評估的明確規範，也讓企業在資訊揭露上無所適從。
如何平衡AI和ESG的應用風險與效益？
1. 推動跨部門協作，讓資料科學、法務、風控、永續部門共同參與AI在ESG領域的設計、實施與監督，以減少盲點與潛在風險。
2. 採用多元且具代表性的數據集，確保AI模型訓練使用的資料涵蓋不同性別、族群、區域等面向，避免系統性偏見對社會造成傷害。
3. 避免盲目投入AI領域，謹慎評估企業所需的運算能力是否足以抵銷其對生態的影響，以及部署AI獲得的節省或商業優勢是否與其永續性成本成正比。
4. 重視外包AI使用所帶來的環境影響，並妥善揭露相關資訊。
5. 清楚向利害關係人傳達企業在哪些流程或決策中使用AI，而AI又如何影響到ESG的相關執行，並對AI決策流程進行第三方審查。
總結
除了日常生活外，當今企業在AI技術運用上不斷擴展，同時，永續實踐和ESG合規性的重要性日益凸顯，不僅關乎組織誠信，也關乎人們所處的環境變化。儘管AI是一項極其強大的工具，但它也同時存在許多矛盾且值得討論的問題，權衡AI功能與永續實踐不僅將持續成為全球企業應當重視的課題，更是環境與商業活動間達到實質進步的一項挑戰。
[參考資料]
AI and ESG - friends or foes? Hogan Lovells.
https://www.hoganlovells.com/en/publications/ai-and-esg--friends-or-foes
Renée Cho (2023.) AI's Growing Carbon Footprint. COLUMBIA CLIMATE SCHOOL Climate, Earth, and Society.
https://news.climate.columbia.edu/2023/06/09/ais-growing-carbon-footprint/
Guy Courtin (2024.) Rethinking AI In The Context Of Sustainability. Forbes.
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/02/28/rethinking-ai-in-the-context-of-sustainability/
ADMIN。2024。深入分析AI在ESG領域的十大關鍵應用實例。藍訊科技股份有限公司。
https://esg.bluesign.com.tw/ai-ml-esg-decision-making/深入分析ai在esg領域的十大關鍵應用實例/