Finance Transition Centre 執行長 Steve Waygood 表示,人工智慧產業內部要求監管的呼聲,呼應了永續金融長期面臨的兩難。在為 Responsible Investor 撰寫的評論中,Waygood 指出,AI 領袖呼籲放緩自身產業發展的舉動,正反映出金融業長期難以應對長期氣候風險的困境。

今年九月,Dario Amodei(Anthropic)、Sam Altman、Demis Hassabis 與 Elon Musk 等知名 AI 領袖紛紛對 AI 能力的快速進展表達憂慮。他們的表態與立法行動同時出現,例如參議員 Bernie Sanders 與眾議員 Greg Casar 提出禁止開發人工超級智慧的法案。業內人士的急迫感引出了一個尖銳的問題:企業為何會倡議可能阻礙自身成長的規範?

Waygood 的答案在於市場無法為某些風險定價。在 AI 領域,個別企業受到激勵而加速開發,形成沒有任何單一實體能夠避開的集體風險。他表示,金融業的行為如出一轍:追求短期報酬,卻忽略氣候變遷等長期問題。

財務影響相當可觀。2022 年一項研究估計,在中等重新調整情境下,上游油氣業的擱置化石燃料資產——即能源體系轉型過程中提前失去價值的資產——價值達 1.4 兆美元。再保險巨頭 Munich Re 則報告,2025 年自然災害造成約 2,240 億美元損失,其中 1,080 億美元獲得保險理賠;這些災害也造成約 17,200 人死亡。

Waygood 認為,這種錯位持續越久,最終的修正會越突然,且可能動搖穩定。無序的重新定價可能導致金融體系出現難以遏止的廣泛損失。

金融業的氣候難題

Waygood 將 AI 產業的自我克制,與金融業在氣候相關風險上的持續困境直接類比。他認為,市場無法修正自身誘因結構中固有的失靈,而業內人士往往是最先察覺並說出這些問題的人。例如,資產管理機構聯盟「淨零資產管理人倡議」(Net Zero Asset Managers)便承認,其成效取決於政府政策與法規。

要在 2030 年前動員氣候行動所需的每年約 9 兆美元——其後每年更需超過 10 兆美元——就必須調整引導私人資本的誘因。Waygood 主張,唯有政府握有推動這種變革的槓桿,包括碳定價、標準、政府採購與審慎監理規則等措施。後者規範銀行必須針對資產負債表上尚未顯現的風險持有多少資本準備。

與已向立法者清楚傳達訴求的 AI 產業不同,金融業並未展現團結一致的立場。Waygood 認為,這項議題缺乏成為首要優先事項所需的高層協調與集體投入。金融機構雖然產出大量的氣候揭露報告,但這些報告往往未能告知政府哪些政策變革是必要的,也未指出轉型路上的障礙。

為了彌合這一落差,Waygood 提議,企業與金融機構不僅應揭露排放量,還應揭露能讓各自產業達成可信轉型路徑的具體政策措施,包括必要的碳價、產品標準、承購協議與財政措施。他認為,彙整這些揭露資訊,可以形成一份路線圖,引導公共資金投向最能吸引私人投資的領域。

他設想,數以千計的銀行、保險公司與企業公開倡議相同的政策修正——這種協調行動將能顯著影響政策制定,並為政府官員提供支持。此類倡議有助於形成聯盟,並為猶豫不決的部長級官員帶來信心。這種程度的協調能否實現,以及立法者如何回應 AI 產業的警告,將是業內呼聲能否轉化為政策的近期觀察指標。

AI 與氣候的交會點

AI 與氣候行動的關聯不僅停留在言論層面,更具實質意義。支撐 AI 開發的資料中心正在推高電力需求,但這項技術本身卻能改善氣候預測、協助平衡電力系統,並加速氣候科學研究。AI 最終會成為氣候負擔還是向善工具,將取決於圍繞它建立的誘因機制——Waygood 將其定位為治理問題,而非純粹的工程問題。

針對美國總統 Donald Trump 質疑產業領袖為何主動尋求監管,Waygood 總結道,當市場參與者意識到自己正駛向危險、卻無法獨力改變航向時,這類呼聲便會出現。他指出,金融業長期以來深知自身的氣候相關風險,但歷來選擇默默繞道而行,而非公開承認並加以處理。
他強調,辨識風險與避開風險是兩回事。掌舵仍是政府的責任,而金融業的角色則是提供數據,並凸顯顯而易見的風險。