人工智能（AI）作為第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力，正引發(fā)全球治理體系的深層變革。根據(jù)國(guó)際智庫(kù)預(yù)測(cè)，2025年全球AI投資規(guī)模預(yù)測(cè)將在2000億美元左右。盡管技術(shù)革新為環(huán)境治理、產(chǎn)業(yè)升級(jí)與社會(huì)公共服務(wù)帶來(lái)了全新機(jī)遇，但其衍生的高能耗與社會(huì)分化等問(wèn)題亦逐步凸顯。在此“技術(shù)賦能”與“治理挑戰(zhàn)”并存的現(xiàn)實(shí)語(yǔ)境中，如何實(shí)現(xiàn)“科技向善”的愿景，亟需我們建構(gòu)更具系統(tǒng)性的分析框架，以揭示AI與可持續(xù)發(fā)展的復(fù)雜互動(dòng)機(jī)制。

　　AI賦能可持續(xù)發(fā)展的三重維度

　　深度學(xué)習(xí)演算法與多源遙感資料的耦合，為環(huán)境治理提供了高精度的監(jiān)測(cè)與預(yù)警能力。借助智慧電網(wǎng)與智慧能源管理系統(tǒng)，可再生能源的發(fā)電與分配實(shí)現(xiàn)即時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度，大幅度降低碳排放強(qiáng)度。依托無(wú)人機(jī)和感測(cè)器網(wǎng)絡(luò)的即時(shí)監(jiān)控，執(zhí)法部門(mén)能夠精準(zhǔn)識(shí)別非法排放與過(guò)度開(kāi)采等環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，推動(dòng)生態(tài)監(jiān)管模式由事后補(bǔ)救向事前預(yù)防與全程管控轉(zhuǎn)型。這些技術(shù)應(yīng)用不僅奠定了“零碳”城市建設(shè)與低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，也為全球氣候行動(dòng)注入了更為靈活的治理工具。

　　AI所驅(qū)動(dòng)的數(shù)位化與智慧化浪潮，正在重塑經(jīng)濟(jì)模式的運(yùn)行邏輯。通過(guò)大資料分析與機(jī)器學(xué)習(xí)演算法，傳統(tǒng)制造業(yè)可實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈、生產(chǎn)流程與品質(zhì)檢測(cè)的自動(dòng)化管理，有效減少資源浪費(fèi)與運(yùn)營(yíng)成本。物流與交通部門(mén)亦依托智慧調(diào)度系統(tǒng)和即時(shí)監(jiān)測(cè)手段，顯著提升車(chē)輛與倉(cāng)儲(chǔ)調(diào)配效率，緩解城市擁堵與尾氣排放問(wèn)題。同時(shí)，AI在金融服務(wù)領(lǐng)域的深度應(yīng)用催生了更加精細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與綠色信貸機(jī)制，為可持續(xù)專(zhuān)案提供了更便捷的融資管道與更精準(zhǔn)的環(huán)境責(zé)任投資。

　　在社會(huì)公共服務(wù)層面，AI的滲透為縮小數(shù)位鴻溝與提升社會(huì)公平創(chuàng)造了新的可能。遠(yuǎn)端醫(yī)療與智慧診斷技術(shù)使偏遠(yuǎn)地區(qū)與弱勢(shì)群體獲得更便捷、更精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)。線上教育與個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)的普及，亦有助于擴(kuò)展優(yōu)質(zhì)教育資源的可及性，提升整體教育水準(zhǔn)與學(xué)習(xí)效率。與此同時(shí)，基于大資料的精準(zhǔn)扶貧與社會(huì)救助機(jī)制，幫助政府快速定位貧困人口與脆弱群體，提高資源投放與政策干預(yù)的針對(duì)性。

　　技術(shù)發(fā)展的可持續(xù)性挑戰(zhàn)

　　盡管AI在優(yōu)化能源與資源使用方面具備顯著優(yōu)勢(shì)，但其龐大的算力需求與資料中心的高能耗屬性，也使得“綠色AI”成為迫切而艱巨的議題。大規(guī)模模型訓(xùn)練所需的GPU或TPU集群往往耗費(fèi)巨大的電力與制冷資源，資料中心選址與能耗結(jié)構(gòu)對(duì)當(dāng)?shù)丨h(huán)境也構(gòu)成潛在壓力。若缺乏系統(tǒng)化的能耗評(píng)估與碳排放追蹤標(biāo)準(zhǔn)，技術(shù)紅利極易被環(huán)境成本所抵銷(xiāo)，從而陷入“以新技術(shù)加劇舊問(wèn)題”的悖論。

　　AI在決策與預(yù)測(cè)領(lǐng)域的高效表現(xiàn)，往往建立在大規(guī)模資料與復(fù)雜演算法的基礎(chǔ)之上。一旦訓(xùn)練資料蘊(yùn)含結(jié)構(gòu)性偏見(jiàn)，自動(dòng)化決策則可能在教育、醫(yī)療、信貸與司法等關(guān)鍵領(lǐng)域強(qiáng)化社會(huì)不平等。同時(shí)，隨著自動(dòng)化程度的提升，低技能崗位面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)，而勞動(dòng)力市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)性失衡或?qū)⒁l(fā)新一輪的社會(huì)動(dòng)蕩。若未能及時(shí)完善技能培訓(xùn)與社會(huì)保障體系，技術(shù)紅利便難以普惠大眾，甚至進(jìn)一步加劇社會(huì)分化。

　　AI技術(shù)反復(fù)運(yùn)算速度給當(dāng)前的監(jiān)管體系帶來(lái)了新的適應(yīng)性挑戰(zhàn)。演算法透明度、資料共用與責(zé)任歸屬等關(guān)鍵議題尚無(wú)統(tǒng)一規(guī)范，國(guó)際社會(huì)在AI標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則的制定上亦存在諸多分歧。技術(shù)大國(guó)間的博弈、跨國(guó)合作機(jī)制的缺失，使得全球?qū)用娴谋O(jiān)管與協(xié)調(diào)更趨復(fù)雜。在此背景下，若無(wú)法構(gòu)建前瞻性、系統(tǒng)性的政策框架與倫理準(zhǔn)則，AI對(duì)可持續(xù)發(fā)展的促進(jìn)作用必將受到嚴(yán)重掣肘。

　　亟需建立多邊合作機(jī)制

　　綜上所述，AI與可持續(xù)發(fā)展之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是兼具短期掣肘與長(zhǎng)期共促的復(fù)雜格局。為實(shí)現(xiàn)二者的協(xié)同發(fā)展，需從以下幾個(gè)方向著力：首先建立綠色AI評(píng)估體系，通過(guò)國(guó)家能耗標(biāo)準(zhǔn)制定、可再生能源激勵(lì)政策及碳配額交易機(jī)制，約束高耗能AI應(yīng)用；其次強(qiáng)化演算法治理，實(shí)施關(guān)鍵領(lǐng)域演算法審計(jì)與資料偏見(jiàn)監(jiān)測(cè)，配套職業(yè)培訓(xùn)體系緩解就業(yè)沖擊；同時(shí)推進(jìn)跨國(guó)協(xié)同治理，在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、資料流程通等領(lǐng)域建立多邊合作機(jī)制，尤其針對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)與倫理危機(jī)形成全球應(yīng)對(duì)方案；最終依托前瞻性立法，構(gòu)建政府、企業(yè)、公眾共同參與的決策機(jī)制，在法律層面對(duì)AI倫理、隱私保護(hù)等議題確立動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則。

　　AI與可持續(xù)發(fā)展的互動(dòng)關(guān)系，本質(zhì)上是人類(lèi)在數(shù)位文明時(shí)代對(duì)發(fā)展范式的重新定義。這要求我們超越技術(shù)工具論視角，構(gòu)建包含生態(tài)倫理、代際正義和全球責(zé)任的價(jià)值坐標(biāo)系。

　　（馬宗明為IFF研究院特約研究員、中國(guó)銀河證券首席分析師、國(guó)際ESG中心主任；盧逸名為中國(guó)銀河證券博士后） （www.iff.org.cn）