【思维导图】
一、引言
人工智能具有双重效应，在“应对气候变化和导致气候变化方面均是贡献者”。为此，及早聚焦人工智能在应对气候变化方面的法律挑战，研究规制的法理与制度机理，可以使法律不至于落后于科技太多而致社会付出不必要之成本。人工智能在应对气候变化方面的法律规制至少可以概括为三大问题: 一是法律如何建立一个程序以确保人工智能获取的气候变化数据得以在全球范围内共享; 二是法律如何评估并规制人工智能技术自身带来的碳排放增加; 三是法律如何确保碳减排成本不因为智能定价而不公平的分摊致使发展中国家和边缘人群受到更大伤害。鉴于法学领域尚无此类学术成果 ，本研究主要在气候科学、气候经济学、气候伦理学和人工智能法学交叉学科的基础上予以探索，试图提出方向性建议。
二、对气候变化数据共享的规制
应对全球气候变暖的任何限制性机制都有赖于对碳排放总量的计算。迄今为止，国际和国内层面均无相关立法要求就碳排放的算法进行协调并共享人工智能协助下获得的碳排放数据。以气候追踪计划为例，关于工厂、发电厂的温室气体排放主要依赖图像处理算法来检测。该项目是谷歌人工智能挑战赛的支持项目，由“人工智能算法研究发电厂排放的烟囱、冷却水等形成的红外线图谱”，从而测算出其碳排放量。就其技术路线而论，这只是人工智能技术在追踪碳排放的可疑迹象，其可靠性无法保障。若要校验该数据，有赖于进一步的合作。由于人工智能辅助下的碳排放数据主要由发达国家测算而来，由此而形成的分析报告对未加入该项目的国家 殊为不利。鉴于碳排放量蕴含着国际法上的规范意义，具有衡量人的“行为要求或标准所具有之准则性及拘束性”。且随着全球气候诉讼的推进，可能拥有明确的责任指向，建立全球共享的人工智能碳排放算法和监测标准已颇具现实和法律意义。我国在相应立法时，应将人工智能辅助下的碳排放算法和监测标准、数据共享等作为重点制度之一。
三、人工智能技术自身碳排放的规制
人工智能本身就是重要的碳排放者。规制人工智能碳排放的首要制度是对数据中心进行类型化处理，研究制定数据强制共享的法律标准和程序，以便通过提高数据共享而有效降低重复计算。目前全球的数据中心最主要集中在美国，国也正积极建设。这一规划的实施，有赖法律制度的进一步保障。
其次是建立人工智能碳排放技术评估程序，并公开大型人工智能设施或公司的碳排放量。在没有法定评估制度的情况下，人工智能公司倾向于掩饰其碳排放的真实情况。关键问题是法律是否要求进行此类评估。2021 年，具有全球立法风向标意义的欧盟《人工智能法》提案虽然将人工智能技术区分为禁止使用、高风险、低风险技术系统，并制定了一系列监管制度，对于人工智能自身碳排放的规定却付诸阙如。该法将对基本权利造成不利影响的人工智能系统归类于高风险技术，而气候变化法中与基本人权最接近的是气候稳定权。如果气候稳定权能够像欧盟和美国的气候人权诉讼所主张的那样最终成为基本人权，则有望纳入《人工智能法》的保护之中。
再次是通过规划制度，合理布局人工智能中心。我国的人工智能、云计算、数据中心的布局具有显著的国家行为特征，应在规划布局阶段考虑其能源消耗。2021 年工信部发布的《“十四五”信息通讯行业发展规划》虽然将绿色低碳作为七个原则之一，但通篇对低碳再无着墨。
最后是通过税收等制度为商业性云计算商提供优惠，促使其将数据中心选址在能够利用太阳能等可再生能源的地方，并充分利用运算设备产生的废热。现实是我国的超算中心全部集中在中心城市，且主要使用化石能源。所幸我国 2022 年已经启动“东数西算”工程，绿色低碳是数据中心技术创新和工程建设的重点。
此外，还可以试点低碳人工智能或绿色 AI 认证制度。鉴于绿色 AI 还是一个抽象的技术概念，监管部门对其内涵一无所知，现阶段可以运用行业的内在约束力，启动相应的技术认证，以便给市场或利益相关者提供更多有效信息。麻省理工学院已编制了绿色 AI 认证标准并启动认证，其标识为一个绿色圆环，这一做法具有战略性意义，我国应在相关立法中考虑此项制度。
四、碳定价的公平性规制
人工智能使用的风险之一是造成算法歧视，包括个体无意识歧视和结构性不平等驱使的系统性歧视。人工智能既然是人类设计使用的程序，人类自身的利益便不可能完全被隔离在程序之外，而是以更加隐蔽的方式植入其中。全球碳减排正是在极端不平等的基础上展开的，个中利益纠葛复杂难辨。就法律领域而言，于分配正义部分，主要关注碳减排额度分解的公平性，于矫正正义部分，则聚焦气候变化导致的法律责任。
鉴于人工智能对碳的定价很难与数据所有人沟通，数据所有人也不具备充分的知识能力和程序保障参与对数据的核实，而解释人工智能的碳定价又需算法设计者和使用者对模型设计目的、历史以及特定决策原因作出具有意义的逻辑性解释，加上技术鸿沟、商业秘密等原因，碳定价所及的利益相关人难以参与其中，异议权的行使更无从谈起。然而，“数据是人工智能时代的石油，对于数据的收集、分析正在形成一种新型的权力类型，与传统的政治经济权力结合后将带来权力的结构性变化”。人工智能对于碳正义而言，叠加其间接性和责任主体的多样性特征后，更可能是雪上加霜，进一步加剧结构性的不平等。
五、结论与启示
人工智能的多面性、复杂性、隐蔽性以及其蕴含的巨大可能性将对人类产生系统性影响。法律必须尽快就其正负双重作用构建制度，以最大可能发挥其应对气候变化的积极作用而减轻或消除其负面影响。本文仅就其蕴含的问题进行了简单的概括，提出了初始性的制度建议。如何建构制度引导其最大程度地帮助我们应对气候变化也许更为重要。由于该指向已形成积极乐观的方向性判断，而其问题尚无人察觉，故而我选择了提出问题。整体而言，运用制度规制人工智能应对气候处于起步阶段，大量问题需要法学界投入精力进行研究。除了本文提出的三个问题之外，人工智能在应对气候时对消极自由的削减也是值得关注的倾向，且其在协助人做出有利于减排之选择时难免有操纵之嫌，市场的功能也有可能受到限制。显然，人工智能将地球迅速数据化并加强了人类对整个自然的控制能力，由此带来的风险和责任也需要法律进行分配。我国正在研拟气候变化应对法，而“气候变化法律监管空间宏大，涉及领域和问题复杂多样”，将人工智能对气候变化的负面影响问题纳入其中是未来的必要选择。
【作者简介】高利红，中南财经政法大学双碳法治研究基地教授，博士生导师，研究方向为环境与资源保护法学。
【文章来源】《 郑州大学学报( 哲学社会科学版)》2022年第6期。
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