Een 近期发表于《科学导报》的一项研究 表明人工智能正成为循环商业模式的驱动力。预测分析、实时监控和智能自动化等能力有助于重新设计生产链，以实现再生、再利用和再循环，几乎如同算法是循环架构师。但风险依然存在：若缺乏良好的循环性指标，这一承诺可能沦为幻影。.
我们需要清晰的指标来监控产品和材料的生命周期，确保人工智能真正实现闭环，而非仅优化线性流程。现实中，这意味着需要建立关于使用、回收、再利用、废弃物关注和产品生命周期的正确指标，并确保算法提供准确诊断。技术并非万能灵药。.
另一个有趣的视角来自艾伦·麦克阿瑟基金会与麦肯锡合作进行的一项研究： 研究表明人工智能可通过三大维度加速循环经济——设计创新、商业模式革新和基础设施优化。具体而言：人工智能可帮助设计在使用寿命结束时自动解体的包装，支持延长产品使用周期的租赁系统，甚至优化逆向物流以回收利用我们消耗的所有资源。.
实际效益显著：到2030年，食品行业每年可节约高达1,274亿美元，电子行业每年可达900亿美元。这意味着在一个持续学习适应的系统中，真实资金正被节约和循环利用。换言之，数字化循环也意味着竞争力与盈利能力——这在资本主义世界中更具吸引力。.
接下来 《哈佛商业评论》为此讨论提供权威背书：据Shirley Lu与George Serafeim指出，尽管循环经济蕴含数万亿美元价值，全球仍深陷“开采-生产-废弃”的线性循环，因其面临三大障碍：二手产品价值低、分拣成本高及缺乏可追溯性。.
破解之道？从三个务实维度推进人工智能应用：延长产品寿命、减少原材料使用、提高再生材料利用率。人工智能可通过软件更新（如iPhone）或产品即服务模式维持高使用率——企业保留所有权，消费者仅“租赁”使用，从而延长实际使用周期。这不仅能创造收益、增强用户粘性、提升二手产品价值，更能推动更循环盈利的经济模式，前提是技术不沦为奢侈噱头。.
此时需串联关键认知。循环经济教导我们重新构想物质与能源流动，追求效率，消除浪费并实现系统再生。但人工智能带来悖论：它既能加速循环解决方案（如测绘物质流、预测回收链条、优化逆向物流、识别浪费热点乃至加速新材料研发），也可能因非理性使用加剧环境影响。.
潜在风险包括：人工智能的环境足迹（数据中心持续增长的能耗与水耗）、电子废弃物（对芯片、服务器与超级计算机的追逐催生电子垃圾山，加剧关键矿物开采压力）以及数字鸿沟（发展中国家可能依赖昂贵技术却无法公平获益）。.
核心挑战在于平衡。我们需要服务于循环经济的人工智能，而非相反。如何确保人工智能成为环境危机的解决方案而非帮凶？必须保持批判思维，不被技术炒作迷惑。面临抉择：要加剧不平等与环境压力的人工智能，还是助力循环经济转型的人工智能？
我试图保持乐观。我相信流程会日趋高效，能源消耗将更低，资源利用会更充分。.
当前“人工智能发展必然伴随能耗增长”的困境未来或将缓解——前提是用于编写算法的创造力同等应用于降低影响和再生系统。我们应以战略眼光将人工智能作为循环经济盟友，建立严格标准：追求效率、可追溯性与透明指标。.
真正的智慧不仅体现于代码行数或运算速度。在环境领域，唯有循环性才能确保这种智慧真实不虚——而非仅停留于人工层面。归根结底，我们面临的挑战不仅是创造和监管人工智能……更是培育循环智慧。.
*伊莎贝拉·博纳托（Isabela Bonatto）是“循环运动”特使。生物学家，环境工程博士，拥有十二年以上社会环境管理经验。自2021年起常驻肯尼亚，作为顾问与联合国机构、政府、私营部门及民间组织合作开展社会环境项目。其职业生涯融汇科学技术知识与社会包容实践，致力于整合自然资源管理、公共政策、循环创新与社区能力建设的综合倡议。.
