การแนะนำ

ในยุคที่ความท้าทายด้านสิ่งแวดล้อมเพิ่มมากขึ้น ปัญญา ประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวขึ้นมาเป็นพันธมิตรที่ทรงพลังในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการปกป้องระบบนิเวศ ปี 2025 ถือเป็นปีสำคัญที่เทคโนโลยี AI ขั้นสูงจะก้าวจากสิ่งที่ให้คำมั่นสัญญาไปสู่การใช้งานที่เป็นรูปธรรมในที่สุด โดยนำเสนอโซลูชันนวัตกรรมสำหรับการติดตาม คาดการณ์ และบรรเทาผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

‍

เอกสารนี้จะสำรวจนวัตกรรมสำคัญที่ AI กำลังปฏิวัติการจัดการสิ่งแวดล้อม โดยให้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของการนำไปใช้ที่ประสบความสำเร็จ และสรุปแนวโน้มในอนาคตสำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างเทคโนโลยีและความยั่งยืน

‍

ศักยภาพของ AI ในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

ปัญญาประดิษฐ์นำเสนอเครื่องมือที่ไม่เคยมีมาก่อนในการรับมือกับความท้าทายด้านสิ่งแวดล้อม งานวิจัยล่าสุดชี้ให้เห็นว่า AI สามารถช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลกได้มากถึง 10% ภายในปี 2030 ซึ่งเทียบเท่ากับการปล่อยก๊าซเรือนกระจกรายปีของสหภาพยุโรปทั้งหมด

‍

ความสามารถของ AI ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล ระบุรูปแบบที่ซับซ้อน และสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำ ทำให้เหมาะเป็นพิเศษสำหรับ:

• วิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศและภูมิอากาศเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์รุนแรง
• การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรธรรมชาติและพลังงาน
• ตรวจสอบและปกป้องระบบนิเวศ
• อำนวยความสะดวกในการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจหมุนเวียน

‍

การประยุกต์ใช้ AI ที่สำคัญสำหรับสิ่งแวดล้อมในปี 2025

1. การตรวจสอบระบบนิเวศขั้นสูง

ระบบตรวจสอบสิ่งแวดล้อมที่ใช้ AI เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันที่มีแนวโน้มมากที่สุด แพลตฟอร์มอย่าง Envirosensing กำลังปฏิวัติการติดตามการตัดไม้ทำลายป่าด้วยการวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมความละเอียดสูง ร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบเหล่านี้ช่วยให้:

• ติดตามการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ป่าอย่างแม่นยำ
• ระบุความเสี่ยงจากการตัดไม้ทำลายป่าในระยะเริ่มต้น
• การทำให้กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องเป็นอัตโนมัติสำหรับบริษัทที่อยู่ภายใต้ข้อบังคับการคุ้มครองข้อมูลของยุโรป (EUDR)

ในอิตาลี กระทรวงสิ่งแวดล้อมได้เปิดตัวการลงทุน 500 ล้านยูโรเพื่อพัฒนาระบบตรวจสอบแบบบูรณาการขั้นสูงที่ใช้การสำรวจระยะไกลทางอวกาศ เซ็นเซอร์ในสถานที่ และการวิเคราะห์ AI เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงทางธรณีวิทยาและระบุอาชญากรรมด้านสิ่งแวดล้อม

‍

2. การพยากรณ์และการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

AI กำลังเปลี่ยนแปลงความสามารถของเราในการทำนายและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ:

• แบบจำลองสภาพอากาศขั้นสูง : อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการพยากรณ์สภาพอากาศอย่างมีนัยสำคัญ โดยการระบุรูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งแบบจำลองดั้งเดิมอาจพลาดไป
• ระบบเตือนภัยล่วงหน้า : แพลตฟอร์มเช่น "Sunny Lives" ที่พัฒนาโดย IBM และ SEEDS ใช้ AI ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมและประเมินความเสี่ยงในพื้นที่จากภัยธรรมชาติ โดยกำหนดคะแนนความเสี่ยงให้กับอาคาร
• การจำลองสถานการณ์สภาพภูมิอากาศ : AI ช่วยให้เราจำลองสถานการณ์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกันได้ และประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์การปรับตัวและการบรรเทาผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น

3. การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรพลังงาน

ในภาคพลังงาน AI กำลังขับเคลื่อน การเปลี่ยนแปลง ไปสู่ระบบที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืนมากขึ้น:

• สมาร์ทกริดที่ขับเคลื่อนด้วย AI : ระบบอัจฉริยะที่สร้างสมดุลระหว่างอุปทานและอุปสงค์พลังงานแบบเรียลไทม์ อำนวยความสะดวกในการบูรณาการพลังงานหมุนเวียน
• การพยากรณ์การผลิตพลังงานหมุนเวียน : อัลกอริทึมที่ปรับปรุงความแม่นยำของการพยากรณ์การผลิตพลังงานจากแหล่งพลังงานลมและพลังงานแสงอาทิตย์ ลดความจำเป็นในการใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลสำรอง
• ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน : ระบบการจัดการพลังงานที่ใช้ AI ที่ปรับให้เหมาะสมการใช้พลังงานในอาคาร กระบวนการทางอุตสาหกรรม และการขนส่ง

4. การจัดการเกษตรกรรมอย่างยั่งยืน

การเกษตรแม่นยำที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมการเกษตร:

• การตรวจติดตามสุขภาพของดิน : เซ็นเซอร์ IoT ร่วมกับอัลกอริทึม AI วิเคราะห์สุขภาพของดิน รวมถึงไมโครไบโอมแบบเรียลไทม์ ช่วยให้สามารถแทรกแซงได้อย่างตรงเป้าหมายและลดการใช้ปุ๋ย
• การจัดการน้ำที่เหมาะสมที่สุด : ระบบ AI ที่กำหนดความต้องการการชลประทานได้อย่างแม่นยำ ช่วยลดการสูญเสียน้ำ
• การคาดการณ์โรคพืช : อัลกอริทึมที่ระบุโรคที่อาจเกิดขึ้นได้ในระยะเริ่มต้น ช่วยให้สามารถป้องกันและลดการใช้ยาฆ่าแมลงได้

5. การตรวจจับและการจัดการมลพิษ

AI ช่วยปรับปรุงความสามารถของเราในการตรวจสอบและจัดการมลพิษได้อย่างมีนัยสำคัญ:

• การตรวจสอบคุณภาพอากาศ : เครือข่ายเซ็นเซอร์ IoT ร่วมกับ AI วิเคราะห์ระดับมลพิษทางอากาศในเขตเมืองแบบเรียลไทม์
• การระบุแหล่งกำเนิดมลพิษ : อัลกอริทึมการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่นำไปใช้กับภาพถ่ายดาวเทียมหรือโดรนเพื่อระบุแหล่งกำเนิดมลพิษที่ผิดกฎหมาย
• เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการขยะ : ระบบอัจฉริยะที่ช่วยปรับปรุงการแยกและรีไซเคิลขยะด้วยหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

‍

ความท้าทายและข้อควรพิจารณาทางจริยธรรม

แม้จะมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลง แต่การนำ AI มาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ด้านสิ่งแวดล้อมก็ยังนำมาซึ่งความท้าทายที่สำคัญเช่นกัน:

ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI: การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ

AI เองก็มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่ควรได้รับความสนใจ แต่การวิเคราะห์เปรียบเทียบกับเทคโนโลยีและภาคส่วนอื่น ๆ จะทำให้เห็นผลกระทบที่แท้จริงได้ชัดเจนขึ้น

จากข้อมูลล่าสุด การฝึกโมเดล AI ที่ซับซ้อนอย่าง GPT-3 ใช้พลังงานประมาณ 1,287 เมกะวัตต์ชั่วโมง และปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ออกมาประมาณ 550 ตัน ตัวเลขนี้อาจดูสูง แต่ควรนำไปเปรียบเทียบกับภาคส่วนอื่นๆ

‍

• การขนส่ง : ภาคการขนส่งมีส่วนรับผิดชอบต่อการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของอิตาลีประมาณ 26% เที่ยวบินไป-กลับระหว่างนิวยอร์กและซานฟรานซิสโก 550 ครั้ง จะก่อให้เกิดการปล่อยก๊าซเทียบเท่ากับการฝึกอบรม GPT-3
• การสตรีมวิดีโอ : การสตรีมวิดีโอหนึ่งชั่วโมงโดยเฉลี่ยก่อให้เกิดก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ระหว่าง 36 ถึง 100 กรัม ตามการประมาณการของสำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ เมื่อพิจารณาจากจำนวนชั่วโมงการสตรีมวิดีโอหลายพันล้านชั่วโมงทั่วโลก ผลกระทบสะสมจึงถือว่าสูงมาก
• การใช้งานในชีวิตประจำวันเทียบกับการฝึกอบรม : การศึกษาล่าสุดที่ตีพิมพ์ใน Scientific Reports แสดงให้เห็นว่า แม้ว่าต้นทุนพลังงานในการฝึกอบรมจะสูง แต่ AI อาจมีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่ามนุษย์สำหรับงานที่ซับซ้อน โดยปล่อย CO2 น้อยกว่าระหว่าง 130 ถึง 1,500 เท่าต่อการประมวลผลข้อความที่ซับซ้อน

‍

บทบาทของแหล่งพลังงานที่ยั่งยืนสำหรับศูนย์ข้อมูล

การขับเคลื่อนศูนย์ข้อมูลที่มีระบบ AI ถือเป็นความท้าทายสำคัญต่อความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม โซลูชันพลังงานที่หลากหลายกำลังปรากฏขึ้นเพื่อเป็นทางเลือกที่เป็นไปได้ในการลดรอยเท้าคาร์บอน:

‍

1. พลังงานนิวเคลียร์สำหรับศูนย์ข้อมูล

พลังงานนิวเคลียร์กำลังฟื้นตัวในศูนย์ข้อมูล เนื่องจากมีปัจจัยความจุสูง (ความสามารถในการผลิตพลังงานอย่างต่อเนื่อง) และการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ต่ำ ข้อมูลจาก IdTechEx ระบุว่าศูนย์ข้อมูลได้กลับมาให้ความสนใจในแหล่งพลังงานนี้อีกครั้งในปี 2567 โดยได้สำรวจทางเลือกต่างๆ ดังนี้

• เครื่องปฏิกรณ์โมดูลาร์ขนาดเล็ก (SMR) เครื่องปฏิกรณ์ขนาดกะทัดรัดเหล่านี้รับประกันต้นทุนที่ต่ำกว่าและระยะเวลาการก่อสร้างที่สั้นกว่าโรงไฟฟ้านิวเคลียร์แบบเดิม เนื่องมาจากกระบวนการผลิตในระดับอุตสาหกรรม
• ข้อดีของพลังงานนิวเคลียร์ : ด้วยการปล่อย CO2 เป็นศูนย์ในระหว่างการผลิตพลังงานและความหนาแน่นของพลังงานสูง พลังงานนิวเคลียร์สามารถให้พลังงานสูงที่จำเป็นสำหรับศูนย์ข้อมูล AI โดยไม่มีความผันผวนที่มักเกิดขึ้นกับแหล่งพลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์และลม

เจมส์ ฮาร์ต ซีอีโอของ BCS Consulting เน้นย้ำว่า "การเติบโตแบบก้าวกระโดดของ AI ก่อให้เกิดความท้าทายสำหรับอุตสาหกรรมศูนย์ข้อมูล" และเน้นย้ำถึงความจำเป็นของแหล่งพลังงานที่เสถียรและปล่อยมลพิษต่ำ เช่น พลังงานนิวเคลียร์

‍

2. ระบบผลิตไฟฟ้าร่วม: ประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบได้

ระบบความร้อนและพลังงานรวม (CHP) ถือเป็นหนึ่งในโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการจ่ายพลังงานให้กับศูนย์ข้อมูลที่ใช้ระบบ AI โดยมีข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือแหล่งพลังงานอื่น ๆ:

‍

• ประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่เหนือกว่า : ในขณะที่การผลิตไฟฟ้าและความร้อนแยกกันมีประสิทธิภาพโดยรวมอยู่ที่ 40-55% ระบบการผลิตความร้อนร่วมสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่โดดเด่นถึง 80-90% โดยการนำความร้อนที่อาจสูญเปล่าไปกลับคืนมาใช้เพื่อจุดประสงค์อื่น
• ลดการใช้เชื้อเพลิง : การผลิตไฟฟ้าและความร้อนร่วมต้องใช้เชื้อเพลิงน้อยกว่าการผลิตไฟฟ้าและความร้อนแยกกันถึง 40% เพื่อให้ได้พลังงานที่มีประโยชน์เท่ากัน ตามข้อมูลจากกระทรวงพลังงานสหรัฐอเมริกา
• การลดการปล่อย CO2 อย่างมีนัยสำคัญ : ด้วยประสิทธิภาพที่สูงกว่า โรงไฟฟ้าพลังงานความร้อนร่วมสามารถลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้มากถึง 30% เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการผลิตพลังงานแบบดั้งเดิม
• การใช้งานที่เหมาะสมสำหรับศูนย์ข้อมูล : ความร้อนที่เกิดจากเซิร์ฟเวอร์สามารถนำกลับมาใช้ใหม่และนำไปใช้ในการให้ความร้อนแก่อาคารใกล้เคียงหรือสำหรับกระบวนการทางอุตสาหกรรมอื่นๆ เพื่อสร้างวงจรอันดีงามของประสิทธิภาพด้านพลังงาน
• ความเป็นอิสระและความยืดหยุ่นของโครงข่ายไฟฟ้า : ระบบผลิตไฟฟ้าร่วมช่วยให้มีความเป็นอิสระด้านพลังงานและมีความยืดหยุ่นมากขึ้น ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับศูนย์ข้อมูลที่ต้องการความต่อเนื่องทางธุรกิจที่รับประกัน
• การผลิตไฟฟ้าสามประเภท : วิวัฒนาการขั้นสูงของการผลิตไฟฟ้าและความร้อนร่วมที่เพิ่มการทำความเย็นให้กับการผลิตไฟฟ้าและความร้อน ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับศูนย์ข้อมูลที่ต้องการระบบทำความเย็นที่มีประสิทธิภาพ

การผลิตไฟฟ้าร่วม (Cogeneration) ถือเป็นสะพานเชื่อมที่สมบูรณ์แบบระหว่างเทคโนโลยีพลังงานแบบดั้งเดิมและพลังงานหมุนเวียน โดยทำงานแบบกระจายศูนย์คล้ายกับระบบผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ แต่มีข้อได้เปรียบคือการทำงานอย่างต่อเนื่องโดยไม่ขึ้นกับสภาพอากาศ นอกจากนี้ โรงไฟฟ้าพลังงานร่วมยังสามารถใช้เชื้อเพลิงได้หลากหลายชนิด รวมถึงก๊าซชีวภาพและชีวมวลหมุนเวียน ซึ่งจะช่วยปูทางไปสู่อนาคตที่ปราศจากการปล่อยมลพิษ

‍

รายงานของ Geoside ระบุว่า "ประสิทธิภาพที่มากขึ้นของกระบวนการผลิตพลังงานทำให้มีการปล่อย CO2 และก๊าซเรือนกระจกน้อยลง ส่งผลให้ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมลดลง" ซึ่งเน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของการผลิตพลังงานร่วมในการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน

‍

3. พลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานหมุนเวียนอื่นๆ

‍

บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่กำลังลงทุนอย่างหนักในพลังงานหมุนเวียน:

• ความมุ่งมั่นสู่อนาคต : ตามข้อมูลของ Business Critical Services Consulting พลังงาน 90% ที่ใช้ในศูนย์ข้อมูลจะเป็นพลังงานหมุนเวียนภายในปี 2033 โดยบริษัทต่างๆ เช่น Google และ Microsoft ได้ประกาศเป้าหมายที่จะใช้พลังงานคาร์บอนเป็นศูนย์ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันภายในปี 2030 แล้ว
• โครงการพลังงานแสงอาทิตย์เฉพาะ : บริษัทเทคโนโลยีจำนวนมากกำลังสร้างโรงงานพลังงานแสงอาทิตย์เฉพาะเพื่อจ่ายไฟให้ศูนย์ข้อมูลโดยเฉพาะ โดยมักจะรวมกับระบบกักเก็บพลังงานเพื่อให้มั่นใจถึงความต่อเนื่อง

ความสมบูรณ์ของแหล่งพลังงานเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญ พลังงานนิวเคลียร์สามารถให้พลังงานพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่พลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์ สามารถตอบสนองความต้องการสูงสุดได้ โดยระบบผลิตไฟฟ้าร่วมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมให้สูงสุด

‍

นอกจากนี้ อุตสาหกรรม AI ยังมีความก้าวหน้าอย่างมากในการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม:

1. ประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้น : ศูนย์ข้อมูลกำลังอัพเกรดอุปกรณ์ของตนอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีประสิทธิภาพการใช้พลังงานมากขึ้น
2. การนำพลังงานหมุนเวียนมาใช้ : บริษัทเทคโนโลยีหลายแห่งได้มุ่งมั่นที่จะใช้พลังงานหมุนเวียน 100% เพื่อจ่ายไฟให้กับศูนย์ข้อมูลของตน
3. อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น : การวิจัยกำลังก้าวหน้าไปสู่อัลกอริทึม AI ที่ต้องการพลังการประมวลผลน้อยลงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันหรือดีกว่า

‍

ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ

คุณภาพของผลลัพธ์ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้าเป็นอย่างมาก ในบริบทด้านสิ่งแวดล้อม ซึ่งข้อมูลอาจไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง สิ่งนี้ถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ

‍

ความเสมอภาคและการเข้าถึง

มีความเสี่ยงที่โซลูชันที่ใช้ AI สำหรับสิ่งแวดล้อมจะเข้าถึงได้โดยเฉพาะในประเทศและองค์กรที่มีทรัพยากรมากกว่า ซึ่งอาจทำให้ช่องว่างทางเทคโนโลยีที่มีอยู่ขยายกว้างขึ้น

‍

อนาคตของ AI ด้านสิ่งแวดล้อม: สู่ "AI ที่มีความรับผิดชอบ"

‍

เพื่อเพิ่มศักยภาพของ AI ในการปกป้องสิ่งแวดล้อมให้สูงสุด จำเป็นต้องใช้แนวทาง "AI ที่มีความรับผิดชอบ" ที่:

• สร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมเทคโนโลยีกับความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม
• รับรองความโปร่งใสและความรับผิดชอบในการใช้ AI
• ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างประเทศเพื่อแบ่งปันข้อมูล ทรัพยากร และ ความเชี่ยวชาญ
• ให้แน่ใจว่าผลประโยชน์ของ AI ต่อสิ่งแวดล้อมได้รับการกระจายอย่างยุติธรรม

‍

คำถามที่พบบ่อย: ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI

‍

AI สร้างมลพิษมากอย่างที่คนพูดกันจริงหรือ?

ไม่ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI มักถูกประเมินสูงเกินจริงในการอภิปรายสาธารณะ แม้ว่าการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่จะต้องใช้พลังงานจำนวนมาก แต่ผลกระทบนี้ต้องนำมาชั่งน้ำหนักกับประโยชน์ที่ AI จะได้รับในแง่ของการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน การลดการปล่อยมลพิษ และการแก้ปัญหาสภาพภูมิอากาศเชิงนวัตกรรม งานวิจัยในปี 2021 จากมหาวิทยาลัยบริสตอลแสดงให้เห็นว่าการประเมินผลกระทบด้านพลังงานของ AI ก่อนหน้านี้หลายครั้งถูกประเมินสูงเกินจริงถึง 90 เท่า

‍

เหตุใดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI จึงถูกประเมินสูงเกินจริงในการอภิปรายสาธารณะ?

ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI ถูกประเมินสูงเกินจริงเนื่องจากปัจจัยทางจิตวิทยา เศรษฐกิจ และสังคม ความกลัวในสิ่งที่ไม่รู้จักและความกลัวเทคโนโลยีบางอย่างเป็นปัจจัยที่กระตุ้นให้เกิดการวิพากษ์วิจารณ์เทคโนโลยีใหม่นี้ ขณะที่กระแสความตื่นตระหนกของสื่อยิ่งทำให้ข้อมูลตื่นตระหนกยิ่งขยายวงกว้างขึ้นเพื่อสร้างการมีส่วนร่วมที่มากขึ้น นอกจากนี้ยังมีผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจในภาคส่วนดั้งเดิมที่มองว่า AI เป็นภัยคุกคามต่อการแข่งขัน

‍

ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งคือความไม่สอดคล้องกันของการรับรู้: ศูนย์ข้อมูลเป็นโครงสร้างทางกายภาพที่มองเห็นได้และใช้พลังงานในปริมาณที่วัดได้ ในขณะที่ประโยชน์ด้านสิ่งแวดล้อมที่เกิดจาก AI (เช่น การขนส่งที่มีประสิทธิภาพสูงสุดหรือการลดปริมาณขยะ) นั้นมีการกระจายตัวและจับต้องได้น้อยกว่า นอกจากนี้ ศูนย์ข้อมูลที่มีระบบอัตโนมัติสูงยังสร้างงานได้ค่อนข้างน้อยเมื่อเทียบกับภาคอุตสาหกรรมอื่นๆ ทำให้เกิดการรับรู้เชิงลบเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจและสังคมในท้องถิ่น

‍

ผลกระทบของ AI มักถูกเข้าใจผิดว่าเกิดจากการพึ่งพาพลังงานผสมที่ใช้ แต่ในความเป็นจริงแล้ว หากใช้พลังงานผสมที่มีประสิทธิภาพ ผลกระทบนี้จะลดลงอย่างมาก ท้ายที่สุด บริบทเชิงเปรียบเทียบมักขาดหายไปเสมอ นั่นคือ รอยเท้าคาร์บอนของ AI แทบจะไม่ถูกนำไปเปรียบเทียบกับภาคส่วนอื่นๆ เช่น การขนส่ง อุตสาหกรรมหนัก หรือแม้แต่กิจกรรมดิจิทัลในชีวิตประจำวันอื่นๆ (เช่น การสตรีมวิดีโอ การเล่นเกมออนไลน์) ทำให้เกิดการรับรู้ที่บิดเบือนเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของ AI กับภาพรวมการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลก

‍

‍

ผลกระทบของ AI เมื่อเทียบกับกิจกรรมดิจิทัลอื่นๆ ในชีวิตประจำวันเป็นอย่างไร?

รอยเท้าคาร์บอนของ AI เทียบได้กับหรือต่ำกว่ากิจกรรมดิจิทัลในชีวิตประจำวันมากมาย ยกตัวอย่างเช่น การสตรีมวิดีโอความละเอียดสูงหนึ่งชั่วโมงก่อให้เกิดก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ประมาณ 36–100 กรัม ในขณะที่การอนุมานเพียงครั้งเดียวจากแบบจำลอง AI สามารถใช้พลังงานน้อยกว่ามนุษย์ที่ทำงานเดียวกัน ระยะการฝึกอบรมมีความเข้มข้นมากกว่า แต่เป็นกิจกรรมครั้งเดียวเมื่อเทียบกับการใช้งานอย่างต่อเนื่อง

‍

การใช้ AI เพื่อสิ่งแวดล้อมถือเป็นข้อขัดแย้งเมื่อพิจารณาถึงการใช้พลังงานหรือไม่?

ไม่ นี่ไม่ใช่ความขัดแย้ง แม้ว่า AI จะใช้พลังงาน แต่ศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและลดการปล่อยมลพิษในหลายภาคส่วน (พลังงาน การขนส่ง และการผลิต) ของ AI สามารถนำไปสู่การประหยัดการปล่อยมลพิษได้มากกว่าผลกระทบโดยตรงอย่างมีนัยสำคัญ งานวิจัยชี้ให้เห็นว่า AI อาจช่วยลดการปล่อยมลพิษทั่วโลกได้มากถึง 10% ภายในปี 2030

‍

เราจะลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจาก AI ได้อย่างไร?

เราสามารถลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจาก AI ได้ผ่านกลยุทธ์ต่างๆ ดังนี้:

• พัฒนาอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งต้องการพลังการประมวลผลน้อยลง
• ใช้ฮาร์ดแวร์ AI เฉพาะทางที่ใช้พลังงานน้อยลง
• นำแนวทางปฏิบัติ “AI สีเขียว ” มาใช้เพื่อสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการใช้พลังงาน
• ส่งเสริมความโปร่งใสในบริษัทเทคโนโลยีเกี่ยวกับปริมาณคาร์บอนฟุตพริ้นท์ของโมเดล AI ของพวกเขา

AI เป็นอันตรายต่อสิ่งแวดล้อมมากกว่ากระบวนการดั้งเดิมที่ถูกแทนที่หรือไม่?

ไม่ ในกรณีส่วนใหญ่ AI มีประสิทธิภาพมากกว่ากระบวนการแบบเดิม ยกตัวอย่างเช่น ในด้านการปรับปรุงการขนส่ง AI สามารถลดการปล่อยมลพิษได้ถึง 10% ผ่านเส้นทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดปัญหาการจราจรติดขัด ในด้านการเกษตร AI สามารถลดการใช้น้ำและปุ๋ยได้มากถึง 30% โดยทั่วไปแล้ว ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเหล่านี้มีน้ำหนักมากกว่าปริมาณคาร์บอนฟุตพริ้นท์ของ AI เอง

‍

บทสรุป

ปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและหลากหลายในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการปกป้องสิ่งแวดล้อม ภายในปี 2568 เรากำลังเห็นการประยุกต์ใช้งานที่เป็นรูปธรรมซึ่งกำลังสร้างผลกระทบเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญ

‍

แม้ว่า AI จะใช้พลังงาน แต่ผลกระทบของมันก็เทียบเคียงได้กับหรือต่ำกว่ากิจกรรมดิจิทัลในชีวิตประจำวันมากมาย และศักยภาพในการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในภาคส่วนอื่นๆ ก็สูงกว่าปริมาณการปล่อยคาร์บอนโดยตรงอย่างมาก สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาต้นทุนพลังงานของ AI เทียบกับประโยชน์ด้านสิ่งแวดล้อมที่ AI สามารถสร้างได้ผ่านการปรับให้เหมาะสม การคาดการณ์ และการจัดการทรัพยากร

‍

เพื่อให้บรรลุศักยภาพของ AI ในพื้นที่นี้ได้อย่างเต็มที่ จำเป็นต้องมีแนวทางที่สมดุลซึ่งพิจารณาไม่เพียงแต่ความเป็นไปได้ทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผลกระทบทางจริยธรรม สังคม และสิ่งแวดล้อมของ AI เองด้วย

‍

อนาคตของความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อมจะขึ้นอยู่กับความสามารถของเราในการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์เข้ากับกลยุทธ์การจัดการสิ่งแวดล้อมอย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งจะเปลี่ยนเทคโนโลยีนี้ให้กลายเป็นพันธมิตรที่แท้จริงของโลก

‍

แหล่งที่มา

1. ไอเรน กรุ๊ป. (2025) "ปัญญาประดิษฐ์: อะไรคือผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และจะสร้างสมดุลระหว่างความยั่งยืนและนวัตกรรมได้อย่างไร" https://www.gruppoiren.it/it/everyday/energie-per-domani/2025/intelligenza-artificiale-qual-el-impatto-ambientale-e-come-equilibrare-sostenibilita-e-innovazione.html " id="">https://www.gruppoiren.it/it/everyday/energie-per-domani/2025/intelligenza-artificiale-qual-el-impatto-ambientale-e-come-equilibrare-sostenibilita-e-innovazione.html
2. นิตยสาร GeoSmart (2025). "การติดตามการตัดไม้ทำลายป่า: การปฏิวัติการสำรวจสภาพแวดล้อม" https://geosmartmagazine.it/2025/02/11/monitoraggio-deforestazione-la-rivoluzione-di-envirosensing/
3. กระทรวงสิ่งแวดล้อมและความมั่นคงทางพลังงาน "การลงทุน 1.1 - การนำระบบติดตามและพยากรณ์แบบบูรณาการขั้นสูงมาใช้" https://www.mase.gov.it/pagina/investimento-1-1-realizzazione-di-un-sistema-avanzato-ed-integrato-di-monitoraggio-e-0
4. ESG360. (2025). “ปัญญาประดิษฐ์: ทางออกใหม่ในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ” https://www.esg360.it/digital-for-esg/intelligenza-artificiale-nuove-soluzioni-contro-il-climate-change/
5. นิตยสาร Ecofuturo (2025). “ปัญญาประดิษฐ์: ประโยชน์ต่อสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อมคืออะไร?”. https://ecquologia.com/intelligenza-artificiale-quali-vantaggi-per-clima-e-ambiente/
6. คิดด้วย Google (2024) "ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยแก้ไขวิกฤตสภาพภูมิอากาศได้หรือไม่" https://www.thinkwithgoogle.com/intl/en-us/strategies/marketing-automation/artificial-intelligence-climate-change/
7. Wastezero. (2024). "ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของปัญญาประดิษฐ์ (AI): ก่อให้เกิดมลพิษมากน้อยเพียงใด ระหว่างการใช้ CO2 พลังงาน และน้ำ?" https://www.wastezero.it/impatto-ambientale-intelligenza-artificiale-ai-quanto-inquina/
8. Digital Agenda. (2024). "ปัญญาประดิษฐ์และการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ: ความเสี่ยงและโอกาส" https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/intelligenza-artificiale-e-cambiamenti-climatici-rischi-e-opportunita/
9. สำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ (IEA) “ผลกระทบต่อสภาพภูมิอากาศที่แท้จริงของการสตรีม” https://about.netflix.com/en/news/the-true-climate-impact-of-streaming
10. Breakthrough Fuel "ปัญญาประดิษฐ์ในการขนส่งช่วยขับเคลื่อนประสิทธิภาพและความยั่งยืน" https://www.breakthroughfuel.com/blog/how-will-ai-impact-transportation-3-predictions/
11. GreenPlanner. (2024). "ภายในปี 2033 ศูนย์ข้อมูลจะใช้เฉพาะพลังงานหมุนเวียนเท่านั้น" https://www.greenplanner.it/2024/09/05/data-center-energia-rinnovabile/
12. GreenPlanner. (2025). "อนาคตพลังงานของศูนย์ข้อมูล: พลังงานนิวเคลียร์ ไฮโดรเจน และแบตเตอรี่" https://www.greenplanner.it/2025/02/24/data-center-futuro-energetico/
13. ZeroUno. (2023). "ปัจจัยผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของศูนย์ข้อมูล" https://www.zerounoweb.it/techtarget/searchdatacenter/i-fattori-dellimpatto-ambientale-dei-data-center/
14. พลังงานนิวเคลียร์และเหตุผล (2024). "การเปรียบเทียบแหล่งพลังงาน" https://nucleareeragione.org/nuclear-power-comparison-with-other-forms-of-energy/
15. Digital Agenda. (2024). "ดิจิทัลไม่ใช่ของฟรี: ศูนย์ข้อมูลสร้างมลพิษมากแค่ไหน และจะลดผลกระทบได้อย่างไร" https://www.agendadigitale.eu/smart-city/il-digitale-non-e-un-pasto-gratis-quanto-inquinano-i-data-center-e-come-ridurne-limpatto/
16. Sorgenia. (2024). "การผลิตพลังงานร่วม: วิธีการทำงานและประโยชน์" https://www.sorgenia.it/guida-energia/cogenerazione
17. Viessmann. (2024). "เครื่องผลิตไฟฟ้าร่วม: ข้อดีและการดำเนินงานของโรงงานผลิตไฟฟ้าร่วม" https://industriale.viessmann.it/blog/cogeneratore
18. Enel X. (2024). "อุตสาหกรรมศูนย์ข้อมูลและความยั่งยืน". https://corporate.enelx.com/en/stories/2021/12/data-center-industry-sustainability
19. Geoside. (2023). "การผลิตไฟฟ้าร่วมอัจฉริยะ: เพิ่มประสิทธิภาพพลังงานเพื่อประหยัดและสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านพลังงาน" https://www.geoside.com/energy-saving-cogeneration-optimization
20. 2G Energy. (2024). "การผลิตความร้อนและพลังงานร่วม: พลังงานที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืน" https://2-g.com/en/innovation-knowledge/combined-heat-and-power-generation
21. Cummins Inc. (2021). "ประโยชน์หลัก 3 ประการของการผลิตไฟฟ้าร่วม" https://www.cummins.com/news/2021/08/09/three-key-benefits-cogeneration