談起人工智慧（AI），多數人首先想到的是生成式對話機器人或圖像工具。其實，AI也已逐漸應用於環境保護與永續管理，協助分析資料、掌握環境變化，並進一步支援管理與決策。

面對極端氣候與產業淨零轉型，AI可透過資料整合與即時分析，協助政府和企業更快掌握環境變化。不過，AI運算本身也需要能源與資源，並伴隨碳排放與用水等環境負荷，因此其「環境足跡」同樣值得重視。如何發揮AI的效益，同時降低這些負荷，已成為永續發展的重要課題。

環境問題往往受到多種因素共同影響，相關資料不但數量龐大、來源多元，也會隨時間、地點與環境條件改變，許多變數之間也存在複雜關聯。國立臺灣大學環境工程研究所闕蓓德教授指出，「AI很適合應用於環境工程與永續議題。AI的價值不只是提升運算速度，更重要的是協助我們從大量而複雜的資料中找出規律、辨識異常，進一步轉化為環境管理與決策所需的資訊。」依照資料處理與應用方式，她將AI在環境管理中的功能歸納為4個層次。

第一層是資料整合。環境科學已累積大量感測器數據、氣象資料、空氣品質監測紀錄，以及焚化爐、污水處理廠等設施的長期運作資料。AI可搭配資料整合這些不同來源的資訊，包括衛星影像、地理位置與連續監測數據，作為後續分析的基礎。

第二層是合理性比對與異常偵測。過去主管機關雖可透過連續監測設備掌握業者排放情況，但若監測數據遭到人為變造，單看個別數值往往不容易察覺。AI     可以同時比對工廠運作、用電量與污染監測等不同資料，檢查彼此是否符合合理關係，進一步協助找出可疑或異常紀錄。闕蓓德教授指出：「系統除了可以檢查不同監測項目之間是否具有應有的關聯，也能把季節、地理等條件納入分析，找出傳統統計方法較難發現的異常變化。」

以污染防治費用稽查為例，過去若要追查異常排放，主管機關往往需要投入大量人力現場查核，並調閱長期紀錄，才能找出問題。導入AI後，可交叉比對工廠運作、能源使用與污染監測資料，先行篩選需進一步查核的對象，協助稽查人員縮小查核範圍，提高管理效率。

第三層是預測。AI可整合長期監測、環境條件與操作資料，辨識環境變化趨勢，進一步預測可能的污染、資源需求與環境風險。應用範圍可涵蓋空氣、水資源、廢棄物與化學物質管理等，協助管理單位及早掌握變化並進行因應。

第四層則是最佳化。環境管理往往需要同時考量能源使用、污染減量、資源配置、操作穩定與成本等多重目標， AI可以模擬不同情境，分析各種方案之間的權衡，協助找出較適合的操作方式、資源配置或管理策略；在需要即時控制的情境下，也可搭配智慧物聯網（AIoT）進行動態調整。

從資料整合、異常辨識，到預測與最佳化，AI在環境管理中的角色，也逐步從數據分析工具延伸到決策支援系統。

AI於環境工程的應用範圍相當廣泛，例如闕蓓德教授的研究團隊已將AI應用於空氣品質研究。團隊發現，監測數據雖然顯示細懸浮微粒（PM2.5）有所改善，但民眾的實際感受不一定同步。為了理解這項落差，團隊透過固定位置相機蒐集數千張影像，並結合公眾感知評分建立資料庫。

闕蓓德教授進一步說明：「我們把影像、空間位置、土地利用與交通等環境因子納入模型分析，預測民眾對空氣品質的感受，並比較其與實際監測數據之間的差異。」研究成果也提供主管機關參考，協助理解能見度、氣候條件與民眾感受之間的關係，作為環境管理與政策溝通的依據。

在智慧城市與建築能耗管理方面，AI亦從靜態管理走向動態調整。以交通號誌為例，系統可透過影像辨識掌握車流，再調整交通號誌時間，有機會減少車輛怠速與廢氣排放。資料中心與智慧建築則可依實際使用狀況調整空調與能源配置，有助於進一步降低能源消耗。
     
值得一提的是，AI在化學品安全與產業綠色轉型方面也具有應用潛力。隨著高科技產業快速發展，製程使用的新興化學物質持續增加，然而部分物質的環境危害與毒性資料仍不完整。闕蓓德教授說明，傳統綠色化學與毒性評估高度依賴實驗測試，逐一進行往往需要較多時間與資源。透過機器學習分析化學分子特徵，可在完整實驗資料取得前先進行初步篩選，協助辨識可能具有較高風險的物質，作為評估安全替代方案的參考，降低選用高風險化學物質的可能性。

儘管AI在環境領域具有高度應用潛力，實際導入仍會遇到不少挑戰，其中最重要的挑戰是資料品質。自動監測儀器可能出現缺值、校正偏差、儀器精度不同或時間不同步等問題，若將未經適當整理與判讀的監測資料直接投入模型，AI也可能學習到原有偏差，使分析結果無法真實反映環境狀況。

「AI不只是需要大量資料，資料如何被正確標註也很重要。環境資料的標註往往需要結合專業知識，才能將污染狀態、風險類別、感知評分或其他具有環境意義的資訊，轉化為模型可以有效學習的訓練資料。」闕蓓德教授指出，適當的資料整理與標註有助於提升模型訓練品質與分析結果的可靠性，也能提高資料使用效率，減少不必要的訓練與算力消耗。

第二個挑戰在於新舊系統的整合與格式標準化。臺灣環境資訊建置起步較早，但不同主管機關採用的資料格式、計量單位與記錄方式不盡相同，要真正發揮AI效益，資料標準化與跨系統整合也因此需要投入較多成本。

第三個挑戰是跨領域人才不足。環境工程需要理解物理、化學與生物機制，AI應用則需要機器學習與資料分析能力，因此同時具備兩類專業的人才相當重要。若模型只能從數據找出關聯，卻無法說明判斷依據，實際應用時便可能影響結果的可信度。因此，如何把環境科學原理納入模型，發展「可解釋人工智慧」（Explainable AI, XAI），也就是讓AI不只提出預測結果，還能指出哪些資料或環境因素影響判斷，以及各項因素如何產生作用，已成為學術界與實務界持續投入的方向。

在討論AI賦能永續的同時，也不能忽略AI本身的環境足跡。從硬體製造、礦產資源開採，到資料中心使用的電力與冷卻水，以及模型訓練和每次運算所需的算力，都會增加環境負荷。另一個值得注意的問題是「反彈效應」（Rebound Effect），也就是當AI提高效率後，如果使用次數或整體需求隨之增加，原本節省的能源與資源可能被抵銷，甚至帶來更多消耗。因此，評估AI的永續性不能只看單位效率，也需要考量整體使用規模。

闕蓓德教授認為，評估AI是否真正有助於永續，需要採用「生命週期評估」（Life Cycle Assessment，LCA）觀點，從硬體製造、使用到後續處理，完整比較導入AI前後的環境負荷。例如，AI若協助開發出安全性更高的替代化學品，或降低工廠與建築的能源使用，就要進一步比較這些環境效益，是否高於模型運算與硬體設備所增加的環境負荷。

未來，AI在永續領域的應用還會持續擴大，「多模態人工智慧」（Multimodal AI）是其中一項重要發展。環境資料種類原本就很多，包括文字、感測器數據、衛星影像、道路攝影機影像與地理資訊（GIS）等，當這些不同形式的資料能一起分析，便有機會更完整掌握污染、能源與環境變化。

「數位孿生」（Digital Twins）與動態模擬也愈來愈受到重視。以綠色工廠與污水處理廠為例，管理者可以先在虛擬模型中，模擬不同操作條件可能造成的水質、能源使用或排放變化，再依結果調整現場設備，減少反覆試錯，有機會提高操作效率。

人工智慧的演進已成為當前重要的科技發展趨勢，其分析與運算能力為複雜的環境治理提供了新的方法，但其能源與資源消耗亦對環境構成全新考驗。未來要讓AI真正發揮永續價值，仍需要從資料品質、專業判讀、模型可解釋性與生命週期評估等方面建立更完整的方法，協助我們更有效地理解環境問題並支援決策。只有確認AI帶來的環境效益高於新增負荷，這項科技才能真正為永續發展創造價值。