从法律视角看人工智能融入气候治理的路径

近期，南大洋编号A23a的巨型冰山出现了“最终”断裂，残余面积仅为35.2平方公里，低于国际通用的20平方海里（约68.6平方公里）冰山编号门槛，A23a因此被正式撤销编号。这座冰山从1986年脱离南极菲尔希纳冰架时的4170平方公里到被注销，仅仅过去了40年。

这一现象虽不意味着气候灾难本身，却明确传递出一个警示：在全球气候持续升温的大环境下，南极冰盖的稳固状态正遭受冲击，气候系统的临界阈值正在不断逼近。从冰山融化导致的洋流变化，到极端天气增多与海平面上升风险，这些现象持续警示人类，传统的治理方式可能已无法单独应对这一复杂挑战。

在此形势下，将人工智能纳入气候治理体系显得尤为重要，人工智能可通过能源管理、排放监控与气候预警等途径提供新的技术方案。但从国内外实践观察，人工智能具有两面性，它因高能耗、算法不透明与责任界定不清也产生了新的不确定性，在应对气候变化和引发气候变化方面都扮演着角色。如何在充分利用科技与有效管理科技之间取得平衡，推动人工智能与气候变化的协同治理，已成为当前迫切需要解决的核心问题。

人工智能犹如一把双刃剑

从智能电网优化能源配置，到融合遥感技术与算法开展污染监控、碳排放核算，再到气候模型预测与极端天气警报，人工智能正在增强气候治理的效率与准确性。部分国家和企业已运用机器学习解析卫星数据，即时监测冰川变化、森林破坏与海洋生态状况，为决策提供数据支撑。例如，Google运用DeepMind改善数据中心能效，实现节能降碳；Microsoft借助人工智能增强气候预测水平，提升极端天气预警能力；在能源领域，各国依托智能电网和算法调度提升风电、光伏消纳效率。这些案例说明，对全球气候治理而言，技术与政策的协同配合至关重要。人工智能正在成为减排与治理能力提升的关键支撑，逐步从辅助手段转变为气候治理的核心基础设施。

与此同时，人工智能的消极一面也在快速显现。算力扩展带来的高能耗与碳排放、算法黑箱与模型偏差导致的决策风险，以及人工智能系统自主运行可能造成的生态影响与责任模糊问题，正成为新的治理难题。马萨诸塞大学此前的一项研究显示，自然语言处理模型的智能化大约需排放30万公斤的二氧化碳，相当于纽约和北京之间125次航班往返的碳排放量。人工智能先驱里奇·萨顿也曾悲观地指出，人工智能目前仍无法取代复杂的人类思维，突破性进展往往来自搜索和计算的扩展。因此，对计算能力的追逐在可预见的未来仍将是一场无止境的竞争，这将导致更多的能源消耗。

更为关键的是，当人工智能深度参与气候治理后，一旦出现判断失误或治理失灵，责任归属常常难以明确。迄今为止，国内外层面均无相关立法规定要求就碳排放的算法进行协调。

这一现状，正是当前制度与规则必须正视的出发点。

生态环境法典提供法律基础

从制度层面分析，生态环境法典第十一条、第二十五条、第一千零五条、第一千零三十一条等科技条款已为人工智能参与气候治理提供了基本的规范依据。第十一条明确在确保安全前提下推动人工智能等科技在生态环境保护中的应用，第二十五条强调监管体系的数字化、智能化升级，第一千零五条和第一千零三十一条将能源低碳转型与气候变化应对纳入国家科技创新重点，同时鼓励国际合作。

这表明，生态环境法典虽未针对人工智能设立专门制度，但已从科技应用、监管能力到气候治理等多个维度预留了接口，形成了发展与安全并重的整体框架。不过也应看到，现有科技条款更多地是将人工智能作为治理工具，对人工智能本身可能带来的生态环境风险关注不够，整体呈现出一定的工具化倾向。

从国际视角观察，欧盟、美国、新加坡等国家和地区已开始重视人工智能的生态环境保护与可持续发展，尤其是欧盟《人工智能法案》和美国《人工智能风险管理框架》已将能源消耗与生态环境影响纳入监管范围。

总体来看，现有制度与实践共同揭示：人工智能既赋能气候治理，也可能产生新的生态环境风险外溢，我国亟需在生态环境法典的既有规范基础上，从基本原则走向具体规则，实现对其全生命周期的绿色引导与风险约束。

从原则倡导到系统构建

基于上述分析，未来人工智能在应对气候变化的过程中，法律应当进一步分层细化、与实际情况协同推进。生态环境法典在实施过程中宜继续发挥统领功能，以绿色原则为核心，将节能降碳、生态安全与科技应用相统一，明确人工智能参与气候治理的基本边界与价值导向。但同时也要看到，生态环境法典难以对快速演进的科技问题作出具体回应，因此有必要通过“小快灵”立法方式进行补充，通过更具灵活性的立法策略，实现从原则引领走向规则落地。

首先，应在气候变化领域的单行立法中嵌入人工智能条款。例如，未来在气候变化应对法、碳中和实施法等气候单行法的制定过程中，可围绕人工智能在碳排放核算、能源调度、气候预测等关键场景的应用，设置数据质量要求、算法透明度义务、风险评估机制以及责任承担规则，使人工智能从可用工具转变为有规可循的治理手段。通过这种方式，将人工智能纳入气候治理的具体制度体系，有助于弥补生态环境法典的不足。

其次，在人工智能立法体系中，也应反向嵌入气候变化应对要求。当前人工智能立法进程明显提速，全国人大常委会5月11日公布的《全国人大常委会2026年度立法工作计划》继续将人工智能健康发展立法项目列入预备审议项目，延续了2024年、2025年的相关安排。国务院2026年度立法工作计划则进一步明确提出：“完善人工智能治理，加快推进人工智能健康发展综合性立法；加快完善保障数据、算力、算法、产权、网络安全、供应链安全等人工智能共性要素及规范重点应用场景方面的立法。”

目前，社会层面发布的各种人工智能示范法、人工智能基本法和人工智能法立法建议稿多停留在绿色原则等抽象层面，在某种程度上忽视了人工智能中的生态环境保护和气候治理内容，未来有必要在开展人工智能综合性立法过程中涵盖相关内容，并进一步细化相关规则。例如，对高能耗模型训练设定能效与排放约束，对数据中心和算力基础设施提出绿色标准，对参与生态环境决策的人工智能系统设置可解释性与审计要求，并明确其在生态环境损害中的责任边界。通过在人工智能立法中引入具体的气候约束条款，可以避免科学技术发展目标与生态环境保护目标脱节。

从南极冰山崩解的“橙色预警”，到人工智能深度嵌入气候治理，人类正站在科技与生态交汇的关键节点，要求制度回应不能停留于原则倡导，而必须走向系统构建。通过上述立法完善，我国就可以形成“法典法+气候单行法+AI综合法”的多层次规范体系：在生态环境法典实施过程中确立绿色导向与基本原则，制定气候变化应对法和碳中和实施法等气候单行法细化人工智能参与气候治理的规则内容，在人工智能综合立法过程中补充气候约束条款与科技标准。通过这种双向嵌入、协同构建的立法路径，既能充分释放人工智能在气候治理中的科技潜力，又能有效防范其带来的新型生态环境风险，在鼓励科技应用的同时可实现全生命周期风险管控，实现真正意义上的“鼓励应用+风险约束”，进而推动人工智能真正转化为应对气候变化的稳定制度力量。