2025年9月3日 星期三

從程式碼到雲端:實踐數位永續的綠色軟體全攻略


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2025/09/04 第845期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份
  科技新知 從程式碼到雲端:實踐數位永續的綠色軟體全攻略
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低軌衛星技術在遠洋漁業、貨運業及箱網養殖中的國際趨勢
NVIDIA自動駕駛模擬之生成式AI應用

從程式碼到雲端:實踐數位永續的綠色軟體全攻略
FIND研究員:李佳珮

在全球氣候危機加劇的背景下,數位轉型的浪潮帶來意想不到的環境挑戰。資訊通訊技術(Information and communications technology,ICT)的碳排放正以驚人速度增長,預計未來將佔全球排放的更大比例。特別是人工智慧模組訓練與推論的高能耗,對科技巨頭的淨零目標將構成嚴峻挑戰。

為什麼需要綠色軟體?

雖然軟體本身不直接耗能,其設計、開發與使用方式卻深刻影響硬體的能源消耗與碳足跡。根據IEA(International Energy Agency,國際能源總署)統計,2024年全球資料中心約佔全球用電量1.5%,預估2030年將達到3%。綠色軟體的崛起正是為了應對這項挑戰,根據Accenture的研究,優化軟體設計最高可減少60%碳排放,將GCP雲端服務遷移至低碳區域更可降低66%排放。綠色軟體不僅關注功能性,更能在能源效率、硬體資源最小化與碳足跡可控性之間取得平衡。

綠色軟體:不只是環保,更具商業價值

綠色軟體不僅能減少環境衝擊,更為企業帶來實質的商業價值,此為企業數位轉型與創新競爭力的核心。企業推動綠色軟體的具體效益包括:

達成ESG與企業社會責任目標

提升企業品牌形象與吸引永續人才

優化客戶體驗,帶動營收成長

滿足市場與法規對永續產品的需求

綠色軟體的六大核心原則

圖1:綠色軟體架構實踐

圖片來源:AI 生成(Claude)

綠色軟體的實踐圍繞以下原則展開,旨在從設計到營運全面降低環境足跡:

碳效率:開發低碳應用程式,優化程式碼與演算法,減少不必要的資源消耗。

能源效率:開發節能軟體與硬體效率相輔相成,確保軟體與硬體能發揮最大能源效益。

碳意識:高耗能任務應選擇低碳電力時段運行以最大化減少碳排放。

硬體效率:延長設備生命週期,減少電子廢棄物,提升伺服器利用率。

測量:透過專業工具追蹤能源消耗與碳足跡,確保效果可被量化。

氣候承諾:制定明確的減碳目標並將其融入企業策略。

國際標準與實務依據

實務層面,國際標準如定義軟體產品品質模型(Software Product Quality)的ISO/IEC 25010與提出軟體碳強度(SCI)標準的ISO/IEC 21031:2024倡議已提出具體指標,協助企業檢測與優化軟體的永續性表現。SCI 由微軟與綠色軟體基金會(Green Software Foundation)推動,主張以「每單位功能所產生的碳排放」作為綠色軟體衡量標準,這將有助於在開發早期就納入永續考量。

軟體碳強度(SCI):軟體碳強度的量化標準

SCI為測量軟體系統碳排放提供了統一方法。其核心公式為:

SCI = ((E × I) + M) / R

E:軟體耗能(kWh)

I:區域電力碳強度(gCO2eq/kWh)

M:硬體隱含碳排放

R:功能單元(如使用者數、資料量等)

SCI適用於從個人電腦到雲端環境的各類軟體,幫助開發者基於數據決策,減少碳排放。它強調系統性影響,避免局部優化引發負面效應。可以透過 Code Carbon、CO2.js、GSMM等常用工具去協助開發者與企業精準追蹤碳足跡,持續優化。

綠色軟體開發的實踐框架

要實現綠色軟體,需在日常開發與營運中融入以下實務:

綠色基礎建設:優先選擇具綠能認證的硬體供應商、推動負責任採購提升硬體循環利用率。

綠色開發生命週期:從平台選擇到架構設計,全面採用節能做法將節能考量融入軟體開發的每一個環節。

綠色UI/UX:設計高效使用者介面,如壓縮圖像、提供暗黑模式選項,以減少螢幕耗能與資料傳輸量。

綠色AI:在模型效能與能耗之間取得平衡,針對特定任務優化模型最高可減少80%的碳排放。

綠色雲端與資料中心:遷移至低碳區域的雲端服務可降低66%排放。

綠色數據管理:透過資料壓縮與重複資料移除,減少70%-90%的「暗數據」儲存與傳輸成本。

節能區塊鏈:採用權益證明(POS)而非工作量證明(POW)算法以降低區塊鏈的能耗。

全球與台灣的數位永續趨勢

國際間,綠色軟體基金會SCI/GSMM等標準逐步普及,微軟等科技巨頭積極投入綠色技術;法國發布數位服務生態設計政策架構(RGESN),希望從設計階段便開始減少網站、視訊串流平台、應用程式及人工智慧工具等數位服務所產生之環境足跡。台灣也正積極響應數位永續趨勢,計劃推出軟體碳排放標籤與ICT認證,優先針對圖像處理、程式碼效率等高碳排項目,打造本土化的網際網路永續設計指南,聚焦高碳排領域,產官學攜手打造永續生態。

挑戰與未來展望

推廣綠色軟體仍面臨諸多挑戰,例如技術能力不足、標準工具匱乏與普遍的認知障礙。尤其AI的高能耗與全新軟體的測量難度更增添複雜性;然而,但隨著標準化、法規與市場需求升溫,綠色軟體將成為數位轉型不可或缺的核心。未來,組織需系統性整合永續工程,而每位開發者與企業也應積極選擇綠色應用,共同驅動產業持續進化邁向數位淨零的目標。

結語

數位轉型不應與能源浪費劃上等號。綠色軟體不只是履行環境責任,更是數位創新的新機遇。在這條通往永續數位轉型的道路上,每一位開發者與企業都能發揮影響力,從優化每一行程式碼、每一個架構選擇,到企業策略與消費者行動,打造更綠色的數位未來!

參考資料來源:

1.AI資料中心用電至2030年成長一倍 台灣準備好了嗎?

https://e-info.org.tw/node/241110

2.Uniting Technology and Sustainability: How to Get the Full Value from Your Sustainable Tech Strategy

https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/a-com-migration/pdf/pdf-177/accenture-tech-sustainability-uniting-sustainability-and-technology.pdf#zoom=40

3.網路永續發展相關趨勢研析

https://greenweb.moda.gov.tw/gain/download/22/11729739415.

pdf/%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E6%B0%B8%E7%BA%8C%E7%99%BC%E5%B1%95%E7%9B%B8%E9%97%9C%E8

 
AI寫作風暴來襲!當學生不再一字一句自己寫,老師怎麼教?
FIND研究員:劉韋忠

過去,我們總是鼓勵學生「筆耕不輟」,一步一腳印地打磨文字;但在AI寫作工具日益普及的今日,他們只需輕點幾下,就能瞬間生成結構完整、語句流暢的文章。面對 ChatGPT、Claude、Gemini 等眾多「智慧小幫手」走進教室,老師們該如何重新定義寫作教學?是堅守傳統的筆戰精神,還是擁抱新時代的創作協作?本篇將從技術演進、教學策略與實踐案例出發,探討在AI寫作風暴下,教師如何引領學生既保有思辨深度,也能善用工具提升創造力。

【技術發展背景與介紹】

自2017年「Transformer」架構問世以來,自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)領域進入了大規模預訓練模型的時代。Google在同年提出的BERT,開啟了雙向編碼器的先河;OpenAI緊接著於2018年推出GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列,將「單向預訓練+下游微調」的方式發揚光大。這些模型憑藉海量語料學習到的語言結構與邏輯能力,奠定了生成式AI(Generative AI)用於文章撰寫的基礎。

Transformer架構與預訓練策略有以下三項:

自注意力機制(Self-Attention):讓模型能夠在處理每個詞時,動態地參考同一句話中其他所有詞的影響力,提升長距依賴的表現。

Masked Language Modeling/Causal Language Modeling:分別用於雙向理解(如BERT)和自回歸生成(如GPT),前者適合分類與理解任務,後者則可連貫地產出文字。

大規模語料+多階段訓練:先在通用大語料(書籍、網路文章)進行無監督預訓練,再在特定領域或任務上微調,兼具通用性與專業深度。

圖1: transformer架構圖,左邊為編碼器,右邊為解碼器

資料來源:https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Transformer%E6%9E%B6%E6%A7%8B

從GPT-2到GPT-4,生成式AI能力快速迭代發展下列階段:

GPT-2(2019):首度展現生成數百字文章不掉鏈的能力,讓「AI寫作」成為可能。

GPT-3(2020):擁有1,750億參數,一次可生成上千字的段落,支持多種語言與風格。

ChatGPT(2022):結合對話式介面與強化學習人類回饋(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)在互動性與安全性上大幅提升,成為教育界最先被廣泛認識的AI寫作助理。

GPT-4/Claude 3/Gemini(2023–2025):多模態能力(圖片+文字)、更強的長文連貫性與專業領域知識,並開始支持「工具呼叫」(Function Calling),能夠在完成寫作的同時,去網路上查資料或產生圖表、腳本。

圖2 :ChatGPT歷代模型比較

資料來源:https://medium.com/aigeneral/chatgpt-%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC%E9%82%A3%E9%BA%BC%E7%B4%85-%E4%B8%80%E6%AC%A1%E4%BA%86%E8%A7%A3%E6%AD%B7%E4%BB%A3-gpt-%E6%A8%A1%E5%9E%8B-f251c8a5ada3

【應用現況】

位於馬薩諸塞州(Massachusetts)的迪爾菲爾德學院(Deerfield Academy)裡的英語教師Anne Bruder在ChatGPT剛上線時,並未禁止學生使用,而是將其融入寫作課堂,設計「無終點漫遊」任務。學生先在圖書館或訪談中自主探索,記錄發現與疑問,再以思維地圖梳理思緒,ChatGPT成為中繼站,用於驗證、補充或拓展想法,但必須以批判眼光檢視,教師則在旁適時引導與點評,確保學生既享受自由探索,又能保有獨立思辨與深度反思。此模式不僅善用AI提升效率,更強調過程中的主動學習與批判能力,讓學生在AI寫作浪潮中,牢牢掌握學習主導權。

從技術層面來看,這樣的人機協作教學模式仰賴生成式AI的幾項關鍵功能:

動態提示詞(Prompt)工程:教師預先設計多組提示模板,讓學生比較不同指令下的回應差異,培養提示詞設計與問題意識。

長期記憶與個人化檔案:系統持續記錄學生的寫作歷程與常見錯誤,為每位學生成立數位學習檔案,讓教師透過分析儀表板快速掌握全班弱點並即時調整教案。

即時多模態互動:結合語音與畫面註釋,師生可同步觀察「原文→AI建議→人工修訂」的全流程,從被動接受轉為主動參與。

這些技術變革使教師從「知識傳授者」晉升為「學習設計師與協作者」,大幅強化了課堂的針對性、互動性與創造性,並為未來個性化、動態化的寫作教學奠定了堅實基礎。

【未來展望與挑戰】

展望未來,AI寫作工具將更緊密地融入教學流程,從「輔助產出」進化為「個性化學習夥伴」。透過大規模語言模型與學習分析的結合,系統可針對學生寫作脈絡、風格弱點與學習曲線,提供即時、動態的寫作建議與進階練習。而教師角色也將從「知識傳授者」轉為「學習設計師」,專注於引導批判思維、設定開放式問題,以及評估學生如何運用AI工具強化論證與創新思考。

然而,挑戰同樣不容忽視,首先是學術誠信:AI生成內容的邊界何在?如何建立有效的審核機制?其次是數位落差,學生獲得高階AI工具的機會不均,恐加劇教育不平等。此外,隱私與資料安全問題也對校園網路環境提出新要求;教育者須確保學生資料不被濫用。面對這些課題,唯有在技術規範、師資培訓與跨領域對話中,找到平衡之道,才能讓AI寫作助力真正造福每位學習者。

參考資料來源:

1.https://flipedu.parenting.com.tw/article/008119?utm_source=chatgpt.com

2.https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Transformer%E6%9E%B6%E6%A7%8B

3.https://medium.com/aigeneral/chatgpt-%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC%E9%82%A3%E9%BA%BC%E7%B4%85-%E4%B8%80%E6%AC%A1%E4%BA%86%E8%A7%A3%E6%AD%B7%E4%BB%A3-gpt-%E6%A8%A1%E5%9E%8B-f251c8a5ada3

4.https://www.edweek.org/technology/opinion-what-chatgpt-means-for-how-we-teach-writing/2023/01?utm_source=chatgpt.com

 
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