友善環境 創造卓越／加強 AI 監管 健全治理架構

AI已是不可抵擋趨勢，但妥善運用AI將有助於永續發展。未來可透過多元觀點，運用既存管理手段與機會，儘可能降低新科技帶來的負面衝擊：

解方一：建立與時俱進的物料溯源以及回收機制。AI造成的直接環境衝擊來自硬體設備，既有的衝突礦產管理以及廢棄物分類和回收機制應隨之擴張。隨着AI算力需求提升，硬體設備可能發生技術變革，因此衝突礦產清單與溯源機制，以及後端的廢棄物分類、遴選（sorting）技術以及相應的處理技術均須隨之調整，降低硬體設備在生命週期起始與終結階段所造成的環境影響。

解方二：考慮上雲服務和再生能源使用。在導入AI的同時，企業可能可以考慮採用上雲服務，透過共享、集中化與動態配置綜效，減少對硬體設備的需求，提高整體資源使用率。並透過雲服務商抑或自行採用再生能源，大幅降低對化石燃料的依賴，以減緩發展AI時伴隨的環境影響。

解方三：運用AI功能來尋求更爲環境友善的方案並降低環境衝擊。精準鑑別AI所造成的環境衝擊，並運用AI來降低AI所造成的環境衝擊，將是AI與永續結合的關鍵所在。透過訓練以提供環境解方爲目的的AI，將可協助人類於從事各種活動時有效率且精準地選擇對環境衝擊最低的方案。

例如：運用衛星搭配海平面上升潛勢地圖、歷史氣象資訊及生態敏感地圖，透過AI評估最合適的設址地點，降低對環境的影響也提高設施本身的環境韌性；而AI模擬機房跟用電的分析預測、最佳配置和運行，降低溫室氣體排放和用水，以減緩AI發展所帶來的環境負面衝擊。

企業在應用AI時須謹慎管理其負面衝擊，而在AI蓬勃發展的趨勢下，若全球能通過政策協調支持低耗能AI技術的應用，並建立能源和碳排放的監管框架，AI的永續應用更能達到實質成效。

全球治理機構逐步加強AI監管力道

目前多國法案正處於針對AI監管原則訂定的階段，而多數原則皆賦予開發者（Developer）與使用者（Deployer）去擔負溝通、識別及控管AI產品的角色，凸顯出治理面向在AI管制上的重要性。

以英國在2023年3月發佈的《人工智慧監管白皮書》(AI Regulation White Paper)爲例vii，監管者認爲AI法條和指引應遵循五個基本原則：

一、安全性、可靠性和穩健性：監管機構應理解並傳達安全相關風險級別，強調AI開發者進行安全風險評估及採取必要措施減緩風險的重要性，同時在AI生命週期中建立對網路安全風險的韌性。

二、適當的透明度和可解釋性：爲促進社會對AI的信任，鼓勵AI開發者和使用者讓用戶清楚理解系統運作過程及結果。

三、公平性：監管機構應持續完善公平性的敘述和定義，使AI發展與公平性保持一致。

四、問責性和治理：對AI供應鏈中的參與者提出明確的合規要求和實踐期望，包括具體的內部問責制度和治理框架。

五、可爭議性和救濟措施：鼓勵AI開發者和使用者爲用戶提供用以對AI結果或決策提出異議的救濟途徑。

（作者是勤業衆信風險管理諮詢股份有限公司副總經理，系列完）