【資料來源】Devdiscourse 
【發佈日期】2026年 3月 25日
【介紹者】    閻書孝研究員
【審訂者】    謝靜慧/本協會前秘書長
【簡介】    

最新研究顯示，雖然ESG報導是溝通人工智慧（AI）相關資訊的主要管道，但是距離充分反映AI對企業與社會影響的整體範疇方面，還是遠遠不夠的。

這個研究成果來自於：發表在《永續》（Sustainability）期刊、由中國科學院大學Junkai Chen所撰寫的《邁向綠色AI的路徑：商業實體在ESG架構內對AI的資訊揭露》（Pathways to Green AI: Information Disclosure of Artificial Intelligence Within the ESG Framework of Commercial Entities）。該研究針對全球企業如何在ESG架構揭露AI相關資訊，提供了全面的分析，並指出在透明度、治理與問責性上的主要結構性落差。

研究結果揭示了一個高度分散且不一致的局面，不同企業的揭露實務，會依監管環境、市場期待，以及公司策略的不同而有很大的差異。

ESG報導成為AI透明度的主要管道

該研究強調ESG報告已成為企業揭露AI資訊的主要平台。當AI系統成為企業營運不可或缺的一部份，企業逐漸使用ESG架構來溝通其關於AI的策略、治理實務，以及風險管理方法。

此一轉變反映了企業的報導發生了更廣泛的轉型。投資人與利害關係人不再只聚焦於財務績效；他們也在意企業如何管理環境影響、社會責任以及治理風險。而AI則處於這三個面向的交會處，讓ESG報導成為其資訊揭露的自然載體。

該研究發現，企業正使用ESG報導來說明其AI策略、治理結構以及風險管理流程。這些揭露內容通常包含AI如何被整合入企業營運、風險如何被監控，以及如何處理道德考量。在許多情況下，ESG報導是關於企業AI實務唯一的公開資訊來源。

然而，研究也指出，ESG架構不是一開始就被設計來處理AI治理的複雜性。因此，相關揭露通常缺乏深度、一致性以及標準化。企業對ESG揭露規範的解讀各不相同，這就造成對AI相關資訊的呈現存在顯著差異。

標準化的不足，對於想要評估企業AI實務的利害關係人帶來了挑戰。在缺少一致性報導架構的情況下，就難以進行企業之間的比較，也不容易評估其在管理AI風險的績效。

資訊揭露落差曝露出環境及社會面向的盲點

研究發現，企業在ESG各面向，對AI相關資訊的揭露並不均衡。雖然治理相關揭露相對詳盡，但AI在環境與社會面向的資訊仍顯不足。

企業傾向聚焦於治理問題上，例如AI策略、遵循及風險管理。這些領域與投資人利益和監管要求密切相關，而成為ESG報導的優先事項。因此，治理相關的揭露通常更全面並具結構性。

相對的，AI對環境與社會的影響就少了很多的關注。該研究強調，許多企業未能充分揭露與AI系統相關的能源消耗，尤其是需要大量運算資源的大模型模型。由於外界日益關切AI技術的碳足跡，因此這個遺漏其實很重要。

AI對環境的影響是複雜且具多面向的。雖然AI可以增進能源效率並支持氣候目標，但在模型訓練與部署時，也會消耗大量電力。若沒有透明報導，就難以評估AI是促進還是削弱永續目標。

對社會的影響也同樣報導不足。該研究指出，例如就業替代、勞動力轉型、演算法偏誤，以及資料隱私等，都是需要揭露的關鍵領域。然而，許多企業對他們如何處理這些挑戰所提供的資訊卻非常有限。

在社會面向缺乏透明度，引發外界對問責性的憂慮。AI系統日益影響到聘僱決策、客戶互動以及營運流程。在缺乏明確揭露的情況下，利害關係人就無法完全瞭解與這些技術相關的風險，或評估企業如何管理這些風險。

這種揭露的不平衡，使得企業的AI實務樣貌產生了扭曲。若過度強調治理面向，但忽略環境與社會因素，可能因此掩蓋採用AI所帶來的更廣泛影響。

區域與產業的差異，塑造了全球AI揭露的格局

研究也顯示，在ESG架構下，企業處理AI揭露的方式存在區域上明顯的差異。這些差異很大程度源自於監管系統、市場期待和治理模式的不同。

中國在AI相關ESG揭露上逐漸成為領先者，尤其是在治理面向，這是由於有較強的監管監督和政策驅動措施，要求企業報導AI相關風險與實務。政府推動AI發展和監管的政策，也促使企業將AI治理視為核心遵循要求。

另一方面，美國則採較市場導向的方法，對於ESG揭露很大程度上是屬於自願性的。在這個環境下的企業，傾向提供較不全面的AI相關資訊，主要聚焦於符合投資人利益的領域。相較於監管較嚴格的市場，這就造成了較低的整體揭露密度。

歐洲則代表第三種模式，特色是嚴格的監管架構，例如《企業永續報導指令》（Corporate Sustainability Reporting Directive）。這些法規要求企業進行詳盡的ESG揭露，包括關於AI治理和永續的面向。因此，歐洲企業傾向提供更標準化、全面性的報導。

該研究強調，這些區域差異造成了全球格局的高度分散與不一致。在多個司法管轄區內營運的企業，必須面對各種不同的揭露要求，因而造成報導實務的不一致。

產業差異進一步使得整體狀況更加複雜。該研究指出，AI揭露呈現出一種兩極化，少數大型科技公司會提供詳盡的資訊，但是大多數企業則是提供最低程度的揭露。這種情況在產業領先者與其他企業之間造成落差，因而限制了企業生態體系的整體透明度。

邁向標準化與具問責性的AI揭露

目前的ESG報導系統尚不足以因應AI治理的複雜性。為解決這個落差，該研究對AI相關揭露提出了一套標準化的架構，以更有效整合環境、社會與治理各個面向。

一個關鍵建議是：採用「雙重重大性」原則，要求企業揭露AI如何影響其業務，以及他們的AI活動如何影響社會與環境。這個方法會確保揭露涵蓋AI相關風險與機會的完整面向。

該研究也強調，對上市公司強制揭露資訊的必要性。雖然自願性報導已推動初步進展，但也造成不均衡的透明度與顯著的資訊落差。強制性標準可以提升一致性，並確保各產業都能揭露關鍵資訊。

為了平衡監管負擔與營運彈性，該研究建議採取「遵循或解釋」方法。在此模式下，企業可以選擇揭露哪些AI面向，但是必須明確說明任何未揭露之處。這個架構既能保證彈性，並能維持問責性。

該研究進一步呼籲發展技術標準及查核機制以支持AI揭露，傳統的報導方法不足以完整說明複雜的AI系統。相對的，公司應該使用可量化的指標，例如能源消耗數據、演算法效能基準與風險評估流程。

改善資訊揭露也需要更完善的資訊共享基礎設施。該研究提議集中化的ESG報導平台，以提升資訊的可取得性，並讓利害關係人能夠更有效地評估企業績效。

AI治理的關鍵轉折點

ESG報導有潛力成為技術發展和社會期望之間的橋樑。藉由將AI整合納入ESG架構，企業就能讓利害關係人明確瞭解其如何管理風險，以及如何對永續發展做出貢獻。

然而，研究也明確指出，當前的實務還無法達到這個目標。在沒有標準化架構、全面性揭露以及健全的監管機制的情況下，ESG報導就無法完整呈現AI治理的複雜性。

目前的挑戰在於協調監管架構、公司實務與利害關係人的期待，以建立一個更具透明度與問責性的系統。當政府、投資人與企業持續因應這個不斷演變中的局勢之際，有效揭露與管理AI相關風險的能力，在塑造全球經濟未來方面，將會發揮決定性作用。

該研究最終指出公司治理正在經歷更廣泛的轉型。在一個科技日益塑造經濟與社會成果的時代，透明度不再是可有可無的選項，而是在AI時代裡建立信任、確保問責性，以及達成永續成長的基本要求。
 
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https://www.devdiscourse.com/article/technology/3849553-openais-abrupt-shift-disneys-billion-dollar-sora-project-cancelled