The Double-Edged Sword of AI in Climate Change: Opportunities, Risks, and Responsible Governance
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool in climate action, enhancing strategies for mitigation, adaptation, and resilience-building.AI technologies enable real-time emissions tracking, improved climate forecasting, renewable energy optimization, and disaster preparedness, significantly improving climate response capabilities.However, despite these benefits, AI's deployment presents critical ethical, environmental, and governance challenges.AI's high energy consumption, reliance on resource-intensive hardware, and potential bias in climate models raise concerns about its long-term sustainability and equitable access.Additionally, AI is paradoxically being used to enhance fossil fuel extraction, prolonging reliance on carbon-intensive industries.These challenges necessitate a balanced approach that prioritizes sustainable AI development, fair distribution of AI-driven climate solutions, and transparent governance frameworks.This article provides a comprehensive analysis of AI's applications in climate change mitigation and adaptation, critically evaluating its benefits, risks, and ethical considerations.It also outlines policy recommendations to ensure that AI remains a responsible, sustainable, and globally accessible tool for addressing climate challenges, including the implementation of transparent energy reporting standards for AI systems and the development of global governance frameworks to prevent technological monopolies and ensure equitable access.This article finds that while AI holds transformative potential for climate mitigation and adaptation, its benefits can only be fully realized through equitable access, sustainable infrastructure, and ethical governance.By aligning AI innovation with global climate justice goals, it can become a powerful force for building longterm climate resilience and environmental sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,039 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».