联合国 STI Forum 上，多位来自哈佛、MIT、MSCI、Amazon 、联合国与Apple 的专家指出：全球 AI 治理最大的落差，已不再是技术，而是执行落地的能力。

【纽约，2026 年 5 月 6 日】

当全球持续推出各种人工智慧（AI）治理原则、伦理框架与企业自律倡议之际，一个愈来愈难以忽视的问题也正在浮现：这些原则，究竟有多少真正进入制度与执行层面？

在今年联合国“科学、技术与创新促进永续发展目标多利益相关方论坛”（UN STI Forum）期间，多位来自哈佛商学院（Harvard Business School）、麻省理工学院（MIT）、MSCI、亚马逊（Amazon）、乔治城大学法学院（Georgetown University Law Center）与福特汉姆大学法学院（Fordham University School of Law）的专家，在一场聚焦“负责任数位治理”的官方周边会议中，共同提出一项明确但令人不安的观察：全球 AI 治理目前最大的问题，并不是缺乏原则，而是缺乏真正能够执行、验证与问责的制度能力。

此次会议由世界永续领袖峰会（Global ESG Leadership Organization, ESGIN）主办，主题为“全球价值链中的负责任数位治理”（Responsible Digital Governance in Global Value Chains），并邀集来自亚洲、中东、欧洲与南亚九个国家的政府代表、企业领袖、研究人员及公民社会组织参与。与会者普遍认为，过去几年，全球 AI 治理虽快速发展，但大量讨论仍停留在倡议与原则层次。从“可信任 AI”到“以人为本的 AI”，国际社会已累积大量共识，但真正具约束力、可被监督的治理机制，至今仍相对有限。

担任论坛主持人的乔治城大学法学院兼任教授 Monica Sanders 表示：“我们面对的不是原则不足，而是执行落差。问题在于，全球治理架构的形成速度，正在落后于 AI 扩张的速度。”

AI 所带来的能源与环境问题，是论坛中最受关注的议题之一。根据会中引用的研究，目前 AI 约占全球碳排放量的 1%；但随着大型模型、高密度运算与资料中心持续扩张，未来十年，相关排放可能上升至 4% 至 20%。相较之下，目前学界对 AI 能够协助减碳的估算，多介于 1.5% 至 4% 之间。

哈佛商学院研究员 Jennifer Turliuk 指出，这代表全球正面临一个逐渐扩大的落差：AI 所带来的能源成本，可能远高于其实际减碳效益。与会专家认为，目前最大的问题之一，在于多数国家仍缺乏完整的 AI 环境监管制度。尤其美国与加拿大，至今仍未建立具实质约束力的 AI 碳排与能源规范。

因此，多位与会者主张，未来 AI 治理应逐步建立强制性的全生命周期揭露制度，包括 AI 训练模型的能源使用、资料中心营运、晶片与硬体制造、云端基础设施，以及供应链间接排放（Scope 3），并采用与《温室气体核算体系》（GHG Protocol）及 ISO 14064 接轨的国际标准。论坛中亦提及，德国目前已开始尝试将 AI 能耗部分归因于实际使用者，被视为少数已进入制度实验阶段的案例之一。

除了环境议题外，企业治理能力本身，也成为论坛中的另一项焦点。科技巨头亚马逊（Amazon）环境策略资深经理、前苹果（Apple）全球环境合规主管 Robert D.F. Thomas 表示，许多企业正在快速部署 AI，但组织内部的责任分工与风险架构，往往尚未完成。“如果企业本身尚未建立清楚的问责机制，AI 并不会降低风险，而是会让既有风险被进一步放大。”

Robert D.F. Thomas 认为，真正有效的 AI 治理，并不只是增加新的管理工具，而是必须重新检视组织内部的决策流程与责任分配，包括谁负责监督 AI 决策、哪些流程必须保留人工介入、风险如何被通报与升级，以及错误决策由谁承担责任。

MSCI 副总裁 Terry Thornton 也指出，目前不少企业将 AI 治理集中于法遵或资讯部门，但这类模式往往较接近责任切割，而非真正的治理。他认为，AI 治理最困难的部分，并不是技术本身，而是企业是否愿意重新调整权力、责任与风险的分配方式。

论坛中另一项受到高度关注的议题，是 AI 训练资料背后的文化与语言不平衡。《The Digital Economist》创办人、剑桥大学出版社《Data & Policy》主编 Sherman Kong 指出，目前全球主流 AI 模型，仍主要建立于英文语料与西方知识系统之上。结果是，同样的问题，以英文提问时，AI 往往能提供更完整、更即时的内容；但若使用法语、东南亚语言或原住民族语言，系统表现则明显下降。

与会者认为，这已不只是单纯的技术问题，而可能进一步影响不同语言与文化在 AI 时代中的知识能见度。Sherman Kong 表示：“AI 不只是资讯工具，它同时也在重新塑造知识如何被理解与被分配。”论坛中因此有观点认为，未来 AI 治理除了演算法透明度之外，也应开始讨论训练资料本身的组成与代表性。

论坛最后指出，目前全球 AI 治理架构，仍存在两项明显缺口。第一，是缺乏独立验证能力。与会者指出，即使区块链与即时监测技术持续进步，多数系统仍高度依赖企业自行提供资料；而真正长期接触受影响社群的地方公民组织，却经常被排除在正式治理架构之外。

第二，是青年参与不足。多位与会者认为，目前许多 AI 政策仍由政府、企业与技术专家主导，但真正长期生活于 AI 系统中的年轻世代，往往只在制度完成后才被征询意见。论坛因此呼吁，未来 AI 治理应逐步建立更正式的青年参与及共同设计机制，将青年身份由被动参与到决策者。

论坛最后貢獻者Dr.Rudy引用欧盟《零毁林法规》（EU Deforestation Regulation）作为案例。当欧盟开始要求供应链强制追溯后，印尼木材产业迅速导入区块链验证系统。与会者认为，真正推动改变的关键，不只是倡议，而是明确的法律义务与违规成本。多位与会专家指出，AI 治理未来可能也将走向相同方向。当法律责任、揭露义务与外部监督逐渐成形后，企业与机构才会真正开始建立治理能力。而目前全球面对的核心问题，也已不再是是否需要 AI 治理框架，而是全球是否还得以快速建立足以执行这些原则的制度。

关于世界永续领袖峰会（Global ESG Leadership Organization, ESGIN）

世界永续领袖峰会（Global ESG Leadership Organization, ESGIN）为 2024 年成立于伦敦的国际非牟利组织（NGO），致力于推动全球永续治理、责任投资与数位治理制度的实践与落地。ESGIN 为联合国全球契约（United Nations Global Compact）参与机构，亦为联合国责任投资原则（Principles for Responsible Investment, PRI）签署组织，目前拥有超过 6,000 名会员及 350 位跨领域顾问网络。

ESGIN 目前推动多项核心国际社会创新倡议，包括“Responsible AI for Business”、“Responsible Digital for Youth”、“ESG in Action”计划，聚焦于人工智慧治理、青年数位责任、永续转型与社会创新等领域，并透过跨部门合作、政策倡议与国际对话，推动可执行的治理架构与问责机制。

Website: www.esgin.org

Media Contact: Chienie Tsai

Email: acc@esgin.org

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