隨手一個 Prompt——當 AI 使用失去節制，歐洲如何重新思考數位科技的代價
當 AI 被視為未來的必然方向，致力於能源轉型研究的法國智庫 The Shift Project 提出另一種問題意識：若數位科技正在消耗地球，我們該如何重新設計它的成長路徑？
你知道，同樣一個問題，問 ChatGPT 比問 Google 搜尋引擎更耗能，且未必會獲得更精確的答案嗎？當 AI 成為這個時代最被期待的技術、深入眾人的日常，我們很少停下來問：它正在消耗什麼？ 這篇刊登於《Les Echos》的評論，由 The Shift Project 的 Jean-Marc Jancovici 與 Hugues Ferreboeuf 共同撰寫，從歐洲的能源與氣候處境出發，試圖重新理解這場看似無限擴張的數位浪潮。在效率與創新的敘事之外，他們提醒：當數位服務越來越便利，我們所依賴的系統，也正悄悄變得更耗能、更難以回頭。 而這樣的提問，或許也值得正積極投入 AI 與高科技產業發展的台灣借鏡——當 AI 被視為未來趨勢，我們是否也準備好面對它背後的能源、資源與環境代價？
採訪編譯／陳芷儀
當前 AI 產業及其應用的發展速度極為劇烈，其所帶來的環境與能源負面影響，已無可否認。然而，這些影響仍普遍被低估，甚至經常被單純視為附帶的副作用。
事實上，這一波 AI 浪潮，是建立在過去十多年高度擴張的數位發展之上。在能源效率大幅提升的同時，數位科技的碳足跡（約佔全球溫室氣體排放的 4%）與能源消耗（約佔全球電力使用的 11%），仍以每年約 5% 的速度持續成長。其主要原因，在於數位服務愈加密集，而這背後則是由超大型科技企業（Big Tech）所主導的掠奪式商業模式所驅動。
因此，AI 現象不能僅被視為一項純粹的技術發展，它同時也反映出一種更深層的產業與商業策略強化：這些策略服務於美國在經濟與文化層面的主導地位。
有限的調度空間
在這些發展策略的推動下，AI 的加速部署，可能在未經規劃的情況下，於未來十年使歐洲資料中心的用電量增加至三倍（+200 TWh）。這不僅會進一步加深我們對數位系統的依賴，也會擴大能源依賴，例如延續對液化天然氣（LNG）（＊註）的使用。
（＊註）當資料中心等高耗電設施迅速增加，用電需求往往在短時間內被拉高。在這樣的情況下，各國最容易補上的，通常不是還在鋪設中的再生能源，而是可以快速啟用的天然氣發電。也因此，液化天然氣（LNG）常被當作過渡性解方，但這同時也讓對化石燃料的依賴被延續，減碳的時程變得更加拉鋸。
這種電力需求的急劇上升，已經在美國引發新一輪燃氣發電廠的建設，在中國則促使燃煤電廠持續擴張，進一步削弱全球能源去碳化的努力。
以法國為例，目前大量的電力出口，暫時掩蓋了未來可能出現的調度壓力——當有一筆相當於數百萬戶家庭一年用電的額外需求，並未被納入現行的能源預測（即 PPE，由法國政府制定、用來規劃未來用電與供電的多年度能源藍圖）時，這些壓力終將浮現。
在地方層級，用電之間的競爭也將變得更加直接：一座大型資料中心所需的電力（約 1 GW），幾乎等同一整個大型工業設施，甚至一座小型城市的用電量。同時，它的運作也會進一步加重當地水資源的調度壓力（＊註）。
（＊註）資料中心在運算過程中需大量用水進行冷卻，當設施規模擴大，將進一步加劇當地水資源的分配與調度壓力。
用途大爆發
然而，由美國科技工業體系所推動、以高耗能為特徵的 AI 發展模式，並非唯一的道路。這套體系正促使建立在大型語言模型上的多模態生成式 AI 被大規模、預設性地部署於各種情境之中，而這類系統因需要龐大的運算資源，本質上就十分耗能。
在企業內部的實際應用分析中，人們往往發現，這些工具的實際效益遠低於原先預期，甚至不如那些更高效、針對特定任務設計的生成式 AI；在某些情況下，連「傳統」AI （＊註）系統都能提供更合適的結果。
（＊註）此處作者指出的「傳統 AI（traditional AI）」，是相對於現在的大型生成式 AI（像 ChatGPT）而言，過去已經廣泛使用、功能較專一的 AI 系統。例如：垃圾郵件過濾、推薦系統、臉部辨識等。
至於一般大眾，ChatGPT 與其他同類工具所具備的對話能力與多功能性，再加上免費使用的特性，也引發了各種用途的快速擴張，且幾乎缺乏節制。
事實上，若只是進行簡單查詢，系統性地以 AI 取代搜尋引擎，可能會帶來高出十倍的能源消耗，卻未必能提供更相關的答案。而大多數使用者並未意識到這一點，部分原因也在於服務提供者刻意維持資訊的不透明。
數位科技的生態規劃
歐洲的科技未來，取決於其是否有能力設計並實施一套獨特的發展策略——一種能與自身價值對齊、並尊重地球環境承載界線的路徑。這意味著，歐洲不應以資源更有限的條件去模仿美國模式（那將導向生態上的死胡同），而是必須反轉當前的發展動態。
歐洲需要在更廣泛的轉型路徑中，制定一套差異化、節制資源使用的 AI 策略，並明確界定數位科技可動用的資源上限。在此架構下，應優先發展特定產業應用與軟體創新，而非單純追求算力的擴張。
此刻，比以往任何時候都更需要為數位科技進行生態規劃，無論是在法國，或整個歐洲。這代表必須為未來 5 年、10 年與 25 年設定清晰的電力使用上限。同時，這樣的規劃也必須建立在充分的公共討論之上，重新思考數位科技在社會中的角色：哪些應用是值得發展的，不僅從環境角度，也包括倫理層面。
延伸訪談
Doiiin（以下簡稱 D）關心 AI 時代下的環境永續，這次，我們除了與 The Shift Project 取得文章翻譯授權，也特別與人在法國的 Hugues Ferreboeuf（以下簡稱 H）取得聯繫，並從台灣的能源、高科技產業與數位發展處境出發，進一步詢問他對 AI 使用優先順序、政策介入，以及東亞未來轉型方向的看法。
對此，Hugues Ferreboeuf 補充了以下觀點：
D：在資源有限的情況下，是否應優先發展某些 AI 應用？「必要性」應如何界定？
H：這個問題其實不只關於 AI，而是所有產業都必須面對的課題，只是數位產業相對更容易處理。
數位產業的能源效率進步幅度是所有產業中最大的，但同時，它的溫室氣體排放成長速度也是最快的之一（每年約 5%；第二名是航空業，約 3%）。這意味著，如果不在「需求端」與「供給端」同時引入「節制（sufficiency）」原則，就不可能走向永續。
我個人的粗略估計是：目前約有 70% 的數位資源（也就是運算、儲存與傳輸設備）被用來支撐娛樂或舒適型服務，而數位使用量的成長中，也有至少 70% 來自這類應用。
如果我們只是將這些「非必要服務」的成長速度減半，數位產業的碳排放很可能就會開始下降。
這代表一個重要差異：不同於航空或汽車產業，數位產業是少數有可能在「持續成長的同時降低排放」的領域。接下來真正的問題是，我們要如何降低這些非必要服務的比重與成長速度？
D：僅設定上限是否足夠？政府是否應介入引導數位技術的使用方向？
H：理想上，是否使用這些非必要服務，應該由個人自行決定。但現實情況是，提供這些服務的企業大量採用「成癮式設計」，利用人類的心理偏誤來延長使用時間；再加上其極高的市場支配力，使這些策略極為有效。
在這樣的情況下，單純依賴消費者的自我判斷，其實是不切實際的。因此，公共政策的介入是必要的，以確保個人的選擇不會傷害整體社會利益。
這樣的情況在其他產業早已存在，例如汽車產業或菸草產業；沒有人會否認速限或年齡限制等規範的必要性。
在歐洲，像是 Digital Markets Act（DMA）與 Digital Services Act（DSA）都是朝正確方向邁出的第一步，但仍需要進一步強化。
其中一個關鍵工具，是讓「環境資訊透明化」成為強制要求，例如要求每一項數位服務或應用，都必須揭露其環境影響，就像汽車必須標示油耗一樣。
D：對於像東亞這樣高度依賴科技與全球供應鏈的地區，該如何在發展 AI 的同時兼顧能源與環境？
H：這並不容易。理想上，我們需要重新設計整個全球數位生態系，使其在維持經濟可行性的同時，也能達到環境上的永續與系統韌性。
這意味著要從目前「線性、以量為導向」的商業模式，轉向「循環、以功能為導向」的模式，同時重新定義「績效」——不再只看效率或效能，而是納入韌性的考量。
這正是我們目前正在進行的一項新計畫的核心。
但要推動這樣的轉變，仍需要在全球範圍內進行大量的資訊與知識傳播，讓公民與政府建立足夠的理解與意識，進而促成結構性的改變。
此外，United Nations Conference on Trade and Development（UNCTAD）在其 2024 年《數位經濟報告》（Shaping an environmentally sustainable and inclusive digital future）中，也提出了類似的分析與建議。
＊本文翻譯自法國《Les Echos》於 2025 年 7 月 9 日刊登之評論〈AI : “We need ecological planning for digital technology over 5, 10, and 25 years.”〉，原文由 Jean-Marc Jancovici 與 Hugues Ferreboeuf 共同撰寫。本文亦包含 Doiiin 與 Hugues Ferreboeuf 的後續書面訪談內容。
