Sztuczna inteligencja, zazielenianie struktury zatrudnienia i całkowita efektywność energetyczna czynników produkcji

Dlaczego mądrzejsze maszyny mają znaczenie dla zużycia energii

Wielu ludzi obawia się, że sztuczna inteligencja pochłonie ogromne ilości prądu i zagrozi miejscom pracy. To badanie stawia jednak inne pytanie: czy rozpowszechnienie SI może rzeczywiście pomóc regionom efektywniej wykorzystywać energię przez zmianę rodzaju wykonywanej pracy? Analizując 274 miasta w Chinach przez piętnaście lat, autorzy pokazują, że tam, gdzie AI jest szerzej wdrażana, lokalne gospodarki nie tylko tworzą więcej stanowisk ukierunkowanych na środowisko, lecz także uzyskują więcej produkcji z każdej jednostki energii. Innymi słowy, mądrzejsze maszyny mogą wspierać bardziej sprawny system energetyczny — pod warunkiem odpowiednich warunków otoczenia.

Łączenie SI z codzienną pracą

Zamiast skupiać się tylko na maszynach i elektrowniach, badacze koncentrują się na rynku pracy — miksie zawodów tworzących siłę roboczą miasta. Rozróżniają zajęcia rutynowe, przebiegające według stałych wzorców, oraz nierrutynowe, wymagające osądu, rozwiązywania problemów i koordynacji. Wiele „zielonych” zawodów, takich jak analitycy energetyczni czy inżynierowie środowiska, należy do tej drugiej grupy. Te prace trudno w pełni zautomatyzować, ale mogą zostać wzmocnione przez narzędzia SI, które przeszukują dane, formułują prognozy i testują scenariusze. W miarę jak SI przejmuje powtarzalne zadania, gospodarki zwykle coraz bardziej polegają na pracownikach potrafiących używać tych narzędzi do wykrywania strat i przeprojektowywania procesów, przesuwając strukturę zatrudnienia w stronę bardziej zielonych ról.

Mierzenie rozpowszechnienia inteligentnej technologii

Aby śledzić, jak silnie każde miasto jest narażone na SI, autorzy tworzą indeks łączący dwa wymiary: użycie robotów przemysłowych w fabrykach oraz obecność firm związanych z AI w sektorze usług. Następnie mierzą, jak efektywnie każde miasto przekształca pracę, kapitał i energię w produkcję, uwzględniając przy tym zanieczyszczenia. Wykorzystując zaawansowane techniki statystyczne i zewnętrzne punkty odniesienia — takie jak wzorce adopcji robotów w przemysłach USA i odległość do innych ośrodków AI — próbują oddzielić przyczynę od zbiegu okoliczności. Ich główny wniosek jest taki, że gdy ekspozycja miasta na SI wzrasta o jeden standardowy krok, jego ogólna efektywność energetyczna poprawia się o około 3,2 proc., co jest istotnym zyskiem zważywszy na wolne tempo zmian w systemach energetycznych.

W jaki sposób stanowiska pracy stają się bardziej zielone

Aby zobaczyć, co dzieje się w obrębie siły roboczej, badanie korzysta z milionów ogłoszeń o pracę z głównych chińskich platform rekrutacyjnych. Poprzez dopasowanie chińskich zawodów do szczegółowej międzynarodowej bazy zadań, autorzy przypisują każdej ofercie ocenę „zieloności” w oparciu o to, ile jej obowiązków odnosi się do celów środowiskowych. Następnie budują dwa wskaźniki dla każdego miasta: całkowitą wielkość zatrudnienia w zielonych zawodach oraz udział zielonych zadań w ogólnej strukturze zawodowej. W miastach o wyższej ekspozycji na SI oba te wskaźniki rosną. Rutynowe, wysokoemisyjne role kurczą się lub ewoluują, podczas gdy miejsca pracy związane z audytem energetycznym, zarządzaniem środowiskiem i usługami efektywności rozbudowują się. Ta zmiana dostarcza wiedzy praktycznej potrzebnej do wykrywania możliwości oszczędzania energii, wdrażania nowych technologii i utrzymywania udoskonaleń w czasie.

Gdzie SI przynosi największe zyski energetyczne

Korzyści z SI nie rozkładają się równomiernie. Najsilniejsze wzrosty zarówno w zatrudnieniu zielonym, jak i w efektywności energetycznej pojawiają się w sektorach energochłonnych, takich jak wytwarzanie energii, transport, gospodarka wodna i usługi środowiskowe. W tych dziedzinach pracownicy używają SI do zadań takich jak prognozowanie popytu, optymalizacja urządzeń czy planowanie konserwacji, co bezpośrednio obniża zużycie paliw i emisje. Efekt jest również większy w miastach z ostrzejszymi przepisami środowiskowymi i lepszą infrastrukturą cyfrową — tam, gdzie istnieje presja na poprawę, niezawodne sieci danych i wspierające polityki cyfrowe, takie jak rozbudowa szerokopasmowego internetu czy programy miast inteligentnych. Tam, gdzie regulacje są słabe lub fundamenty cyfrowe wątłe, samo wprowadzenie SI ma niewielki wpływ na poprawę efektywności energetycznej.

Co to oznacza dla czystszej przyszłości

Dla czytelnika ogólnego wniosek jest taki, że środowiskowe dziedzictwo SI będzie zależeć mniej od zużywanej przez nią energii, a bardziej od tego, jak przekształca ludzką pracę. Badanie sugeruje, że w połączeniu z silnymi normami środowiskowymi, dobrymi sieciami danych i inwestycjami w odpowiednie umiejętności, SI może sprzyjać sile roboczej lepiej przygotowanej do odnajdywania i usuwania strat energetycznych. Efektem jest modestny, lecz znaczący wzrost efektywności wykorzystania energii przez miasta, szczególnie w najbardziej energochłonnych branżach. Wykorzystywanie SI na rzecz gospodarki o obiegu zamkniętym i niskich stratach wymaga więc skoordynowanych działań: polityk nagradzających efektywność, infrastruktury umożliwiającej skuteczne działanie narzędzi SI oraz szkoleń łączących kompetencje cyfrowe z wiedzą środowiskową.

Cytowanie: Li, T., Hu, Y., Peng, J. et al. Artificial intelligence, greening of occupational structure and total factor energy efficiency. Humanit Soc Sci Commun 13, 503 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06591-8

Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja, zielone miejsca pracy, efektywność energetyczna, gospodarka o obiegu zamkniętym, transformacja rynku pracy