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人工智能迈向“绿色时代”的法治路径 ——构建可持续发展的AI治理新范式
文章字数：1831
在数字经济浪潮中，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑社会生产与生活方式。然而，随着算力需求激增带来的高能耗问题日益凸显，AI产业的可持续发展面临严峻挑战。如何通过法治路径推动AI迈向“绿色时代”，构建兼顾技术创新与生态保护的治理新范式，成为当前亟须解决的核心议题。本文结合法学研究前沿，探讨绿色原则在AI治理体系中的建构逻辑与实践路径，为实现“科技向绿”的未来提供系统性解决方案。
一、AI高耗能困境：绿色治理的紧迫性
近年来，以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式AI技术迅猛发展，但其背后依赖的海量算力带来了严峻的环境挑战。研究表明，训练一个大型AI模型，其碳排放量相当于五辆传统燃油汽车整个生命周期的排放总量。更值得注意的是，这些模型投入实际应用后，持续的推理运算还将产生长期的能源消耗。我国“东数西算”工程虽优化了算力布局，部分地区仍存在数据中心重复建设、电力浪费等问题。AI的环境代价主要体现在高能耗算力依赖（芯片制造、数据中心运行加剧碳排放）和资源分配失衡（局部算力过剩与生态负荷矛盾）。
目前，AI治理体系多聚焦技术安全，却缺乏绿色原则的制度化嵌入。仅靠《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国节约能源法》等外部规范难以推动AI产业低碳转型，亟须在AI立法中明确绿色原则，将其转化为可操作的治理规则，从源头引导行业可持续发展。
二、法治基石：绿色原则的三大核心功能
借鉴《中华人民共和国民法典》绿色原则的立法经验，AI治理体系中的绿色原则应超越“宣示性条款”定位，发挥实质规范功能。这一制度设计需要从三个维度展开：
（一）法律体系衔接维度。应当建立环境法、能源法与AI特别法之间的协同机制，将抽象的生态保护要求转化为具有可操作性的具体规则。例如在涉及人工智能规范中设置“绿色AI”转致条款，直接援引环境法、能源法的罚则。
（二）政策工具运用维度。需要构建多元化的激励约束机制。正向激励措施包括：设立AI绿色技术创新专项资金；建立绿色算力交易市场，允许低碳AI企业出售节能量指标。反向约束机制则应包括：禁止AI技术应用于高污染行业的产能扩张；将环境合规要求纳入AI企业上市审核标准；建立AI项目环境责任终身追究制度。
（三）科技伦理审查维度。构建系统化的“绿色审查”机制。具体而言：在事前选址阶段，要求AI项目开展生态环境影响评估，重点考察区域环境承载力和可再生能源供应能力；在事中研发阶段，将能效指标纳入算法设计标准，鼓励开发“绿色算法”；在事后应用阶段，建立AI系统运行能耗动态监测平台。通过这种全流程、多维度的制度设计，最终形成闭环治理体系，系统性推动AI产业向低碳化、可持续方向发展。
三、制度创新：构建AI绿色治理新框架
（一）立法保障：确立AI绿色发展的法律基础。推动AI绿色转型，首先需要健全法律体系，明确AI发展的环保责任。在相关领域规范中设立专项绿色条款，将“绿色发展”作为AI研发与应用的基本原则，并细化配套规则，细化算力网络规划、低碳技术研发激励等规则，如将“单位算力碳排放强度”纳入地方考核指标。
（二）监管优化：分级分类管理，精准降低AI碳足迹。针对不同AI应用的环境影响，实施差异化管理策略：高风险领域（如自动驾驶、智慧城市）：强制进行碳审计，要求企业披露全生命周期能耗数据，并设定减排目标；中低风险领域（如教育AI、智能客服）：推行自愿绿色认证，鼓励企业采用节能算法，并给予市场准入或品牌宣传支持。
（三）市场驱动：优化资源配置，激励绿色技术创新。同时发挥市场和技术的关键作用，通过建立全国算力交易平台、推广绿色算力凭证等市场化手段优化资源配置，并重点支持稀疏训练、模型压缩等节能算法研发。要求头部企业公开技术能耗数据，形成“政策引导－市场调节－技术创新”的良性循环，系统性降低AI发展的环境成本。
四、结语：迈向“科技向绿”的未来
AI的绿色转型是一项关乎人类可持续发展的系统性工程，既需要技术革新，更是一项重要的法治命题。我国正通过构建“理念引领—制度保障—实践创新”的全链条治理体系，探索一条具有示范意义的AI可持续发展道路，这既是对传统发展模式的超越，也是对全球数字文明建设的贡献。将生态文明理念深植于AI研发应用的各个环节，从芯片设计到算法优化，从数据中心建设到应用场景开发，推动发展范式从“算力至上”转向“绿色智能”、从“野蛮生长”转向“负责任创新”。当AI系统自带环境友好基因，算法优化兼顾性能与能耗时，我们才能真正实现人与机器和谐共生、数字文明与生态文明交相辉映的绿色智能时代。
作者单位：三峡大学法学与公共管理学院
一、AI高耗能困境：绿色治理的紧迫性
近年来，以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式AI技术迅猛发展，但其背后依赖的海量算力带来了严峻的环境挑战。研究表明，训练一个大型AI模型，其碳排放量相当于五辆传统燃油汽车整个生命周期的排放总量。更值得注意的是，这些模型投入实际应用后，持续的推理运算还将产生长期的能源消耗。我国“东数西算”工程虽优化了算力布局，部分地区仍存在数据中心重复建设、电力浪费等问题。AI的环境代价主要体现在高能耗算力依赖（芯片制造、数据中心运行加剧碳排放）和资源分配失衡（局部算力过剩与生态负荷矛盾）。
目前，AI治理体系多聚焦技术安全，却缺乏绿色原则的制度化嵌入。仅靠《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国节约能源法》等外部规范难以推动AI产业低碳转型，亟须在AI立法中明确绿色原则，将其转化为可操作的治理规则，从源头引导行业可持续发展。
二、法治基石：绿色原则的三大核心功能
借鉴《中华人民共和国民法典》绿色原则的立法经验，AI治理体系中的绿色原则应超越“宣示性条款”定位，发挥实质规范功能。这一制度设计需要从三个维度展开：
（一）法律体系衔接维度。应当建立环境法、能源法与AI特别法之间的协同机制，将抽象的生态保护要求转化为具有可操作性的具体规则。例如在涉及人工智能规范中设置“绿色AI”转致条款，直接援引环境法、能源法的罚则。
（二）政策工具运用维度。需要构建多元化的激励约束机制。正向激励措施包括：设立AI绿色技术创新专项资金；建立绿色算力交易市场，允许低碳AI企业出售节能量指标。反向约束机制则应包括：禁止AI技术应用于高污染行业的产能扩张；将环境合规要求纳入AI企业上市审核标准；建立AI项目环境责任终身追究制度。
（三）科技伦理审查维度。构建系统化的“绿色审查”机制。具体而言：在事前选址阶段，要求AI项目开展生态环境影响评估，重点考察区域环境承载力和可再生能源供应能力；在事中研发阶段，将能效指标纳入算法设计标准，鼓励开发“绿色算法”；在事后应用阶段，建立AI系统运行能耗动态监测平台。通过这种全流程、多维度的制度设计，最终形成闭环治理体系，系统性推动AI产业向低碳化、可持续方向发展。
三、制度创新：构建AI绿色治理新框架
（一）立法保障：确立AI绿色发展的法律基础。推动AI绿色转型，首先需要健全法律体系，明确AI发展的环保责任。在相关领域规范中设立专项绿色条款，将“绿色发展”作为AI研发与应用的基本原则，并细化配套规则，细化算力网络规划、低碳技术研发激励等规则，如将“单位算力碳排放强度”纳入地方考核指标。
（二）监管优化：分级分类管理，精准降低AI碳足迹。针对不同AI应用的环境影响，实施差异化管理策略：高风险领域（如自动驾驶、智慧城市）：强制进行碳审计，要求企业披露全生命周期能耗数据，并设定减排目标；中低风险领域（如教育AI、智能客服）：推行自愿绿色认证，鼓励企业采用节能算法，并给予市场准入或品牌宣传支持。
（三）市场驱动：优化资源配置，激励绿色技术创新。同时发挥市场和技术的关键作用，通过建立全国算力交易平台、推广绿色算力凭证等市场化手段优化资源配置，并重点支持稀疏训练、模型压缩等节能算法研发。要求头部企业公开技术能耗数据，形成“政策引导－市场调节－技术创新”的良性循环，系统性降低AI发展的环境成本。
四、结语：迈向“科技向绿”的未来
AI的绿色转型是一项关乎人类可持续发展的系统性工程，既需要技术革新，更是一项重要的法治命题。我国正通过构建“理念引领—制度保障—实践创新”的全链条治理体系，探索一条具有示范意义的AI可持续发展道路，这既是对传统发展模式的超越，也是对全球数字文明建设的贡献。将生态文明理念深植于AI研发应用的各个环节，从芯片设计到算法优化，从数据中心建设到应用场景开发，推动发展范式从“算力至上”转向“绿色智能”、从“野蛮生长”转向“负责任创新”。当AI系统自带环境友好基因，算法优化兼顾性能与能耗时，我们才能真正实现人与机器和谐共生、数字文明与生态文明交相辉映的绿色智能时代。
作者单位：三峡大学法学与公共管理学院