根據麻省理工學院在2019年所做的一項研究顯示，在當時訓練一個大型人工智慧模型所產生的碳排放量，若是與美國汽車在其平均壽命週期所累積的碳排放量進行比較，前者約是後者的5倍之多，而另一份由Google與加州大學柏克萊分校的學者在2021年共同發表的研究則估計，訓練OpenAI的GPT-3的碳強度又呈現接近倍數的成長（詳見圖1）。
在社會層面上，Bing的回答指出，目前已有研究發現，AI可能會延續種族歧視及擾亂民主進程，且每一個個人是否都能獲得AI的平等對待，社會不平等的問題是否會因為AI涉入而被放大，也都不得而知。至於在治理層面，企業的高階主管與一般員工在缺乏運用AI的適當技能下，很容易會產生決策錯誤，另外像是由AI衍生的演算法偏差、工作取代、問責制度、資料隱私和可靠性等議題也同樣十分需要關注。
在上面提到的諸多風險中，隨著社會大眾日益增加AI工具的使用頻率，有關個資的隱私與安全性已成為一項首要問題。雖然，智慧家庭裝置基於個人過往搜尋紀錄來提供特定廣告的情況下，個人資料的使用通常是可以被消費者接受的，但這仍然不免會出現一些爭議案例，像是亞馬遜過去曾儲存兒童的聲音，蘋果也曾經僱用臨時員工聽取使用者與Siri的對話內容，當中還包含一些機密與隱私資訊，藉此協助該公司在未來開發運算法的工作，凡此都顯示出當一家公司缺乏適當的管控機制時，它們很容易就會以創新的名義，來迴避個人使用者的隱私問題。
總結來說，AI就如同任何新興科技一樣具有雙面刃的性質，對於想要參與AI領域的長期投資人而言，除了探索AI帶來的新興投資機會外，了解AI可能隱藏的ESG風險也至關重要。在Winslow Capital Management負責領導ESG團隊的Stephan Petersen表示，企業如果重視品牌信任與吸引人才，降低伴隨AI而來的ESG風險，將可以帶領它們通往效率與成長的目標。
小檔案＿曾淑雲
學歷：國立中央大學EMBA碩士、國立中興大學法商學院（台北大學前身）經濟系學士
經歷：證券、銀行與投顧等金融相關產業
現職：晨星台灣區負責人
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