記者李鴻典／台北報導
10月18、19日「當代日本研究學會(Taiwan Society of Japan Studies, TSJS)」假暨南大學辦理第15周年會議，學會是以日本政治、外交、經濟、社會及文化等議題之研究智庫，培養台灣當代日本研究人才，建立務實交流平台，增進台、日兩國間多元理解。更於2010年當時在中山大學成立是當時南部唯一的日本研究智庫。本次新任會長王仁宏教授廣邀各界日本專家、學者參與年度會議，更獲得外交部、台新金控在本次研議中給予重要支持，榮譽會長是現任監察委員林文程教授、與前會長郭育仁教授(國家政策研究院副院長)均蒞臨會場共同參與盛會。此次會議中。
▲左起：王宏仁博士、林文程博士、郭育仁博士、金士懿博士。
經濟產業組對於日本AI議題中有一項可以關注的亮點，是學會理事金士懿教授針對日本AI減碳戰略上提出精闢發表。金士懿教授共同與中華經濟研究院第二、三所溫蓓章、魏聰哲二位副所長、台灣經濟研究院第四所郭思宜博士、成功大學政治系楊永年教授、政治大學柯玉枝教授、日本政策研究大學洪尉淳博士，針對日本AI發展有精彩討論。
金士懿教授指出，目前國際戰略詭譎多變，2050年各國碳中和的世界願景更在多元性議題不斷顯現其重要性，台灣與日本關係緊密，台灣晶片技術領先各國，日本工業發展務實精進，因此在AI領域有許多可以共同發展的機會。
金士懿教授表示，2023年2月，日本政府通過了綠色轉型（Green Transformation,）基本政策，制定了新的脫碳戰略。這項新政策強調經濟成長和能源安全。綠色和永續人工智慧是當今AI數據運用領域的顯學之一，根據最新發表的數據期刊中研究發現三個主題：（1）負責任的人工智慧促進永續發展，必須將永續性和道德納入人工智慧技術。（2）以提高綠色能源優化為人工智慧目標。 （3）運用大數據驅動運算進步，強調AI對社會經濟和環境方面的影響。
金士懿教授研究發現，近年來台灣電子產業經由台積電到熊本的投資建廠，演變出更多元的AI合作契機，更引導年輕學子積極往AI相關產業發展。並舉例2024年11月12日在東京即將舉辦，生成式人工智慧：民主化、透明度和永續性之路，這次日、德、法同時參與會議，將討論如何使民主、透明和永續在AI的協助下更美好。我們應如何面對，透過人工智慧減少碳足跡，和增強其社會公平的雙重挑戰，以創造綠色和公平的技術？是會議中一項討論的熱點，可見AI運算數據、模型建立的戰略減碳運用是各國當前的積極研究做為。
日本政府於 2024 年 4 月發布的《人工智慧商業指南》商業人工智慧指南 (AI GfB) 更是一套在商業環境中使用人工智慧的指南，由日本總務省 (MIC) 和經濟產業省 (METI) 發布。AI GfB是為了回應 AI 策略委員會（由東京大學松尾豐教授擔任主席）於 2023 年 5 月 26 日編寫的《AI 相關問題臨時摘要》而創建。這份《人工智慧相關問題臨時摘要》報告強調，人工智慧開發商和提供者必須遵循法律和指南來解決生成式人工智慧的風險。
▲金士懿博士。
日本目前的減碳政策和行動並未達到國家 自主NDC的 目標，要在 2030 年比 2013 年水平低 60%確實不容易，為了改善氣候行動，日本環境保護組織建議可以採取以下措施：
1.承諾2030年規劃有條件逐步淘汰煤炭發電。
2.停止對海外化石燃料計畫的公共融資，與停止「清潔煤」技術的國際推廣。
3.在即將推出的基本能源計畫中，擴大再生能源產能。
4.強化電動車目標，到 2035 年逐步淘汰化石燃料乘用車 (ICE)。
日本已經在包括鋼鐵業內的幾個關鍵經濟部門引入新的減排目標，例如修訂所有新建房屋和建築物都需要遵守的建築減碳標準，並從 2025 年起升級能源效率標準。採用“可再生能源安裝標準”，該法規要求建築公司從 2025 年起在東京的新建築上安裝屋頂太陽能板。
▲當代日本研究學會年會與會專家學者。
金士懿教授表示，綠色人工智慧、永續人工智慧、零碳人工智慧和淨零人工智慧與碳中和戰略是一些可以嘗試理解的專業用語，用於解釋更廣泛的人工智慧(AI) 領域內的努力和實踐，有效運用人工智慧技術減少對經濟的影響。對環境永續性的考慮、數據的道德使用以及人工智慧應用對實現聯合國永續發展目標(SDGs)具有重大影響，更可以在有限的金融條件下，規劃國家減碳的高度戰略規劃與遠見。
人工智慧技術在全球農業、林業和海洋治理等等已有廣泛的運用，從永續發展的角度強調了人工智慧原則的治理差距，凸顯了更具環保意識和社會責任與技術格局的複雜性和機會。AI 擅長分析處理大型數據，這對於評估影響投資決策ESG等 因素至關重要。機器學習演算法可以分析歷史數據，以評估與可持續專案投資相關的潛在風險，德國波次坦氣候研究所近期就運用AI評估全球1500項碳減排政策，只有63項產生效果，可見AI運用在先期評估減少錯誤投資機率是可以參考的。
日本作為全球主要經濟體之一，近年來在永續戰略發展涵蓋廣泛的政策領域，包括能源轉型、智慧城市建設、以及環境保護，並運用AI與大數據技術來提升能源的生產和分配效率。在東京和大阪等大都市，透過數據技術進行交通、環境和公共服務的智慧化管理，讓城市逐漸實現減少碳排放的戰略目標。企業更將數據應用於ESG評估和報告，根據AI數據分析來制定更具前瞻性的環保策略。
金士懿教授並指出，以下台灣也可以參考的建議：
1.國家政策制定者，必須考量總體經濟發展動態，統合碳中和戰略綜合目標 。
2.運用綠色人工智慧優化能源政策。
3.擴大數據驅動的精密計算工程，強化碳金融對減碳的務實意義。
未來可以制定，穩健、綠色、符合人工智慧的道德、法律和監管框架，建立節能穩定的低碳工業生態系統，確保國家碳戰略與全球永續發展目標保持一致，向2050碳中和目標邁進。
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