夜雨聆风
2025 年，生成式 AI、智能算法已经深度融入我们的生活：用 AI 规划低碳出行、用算法优化家庭能耗、用数字平台参与碳普惠…… 数字化绿色行为，正在成为普通人参与环保的新方式。下面发表在 Taylor & Francis 旗下 SSCI 期刊《Behaviour & Information Technology》的最新综述论文《Bridging the gap: inequalities that divide those who can and cannot create sustainable outcomes with AI》，就直击了这个核心矛盾：在 AI 赋能的数字化绿色时代，不公平正在制造一道新的 “鸿沟”——AI 鸿沟（AI divide），把能通过 AI 创造可持续成果的群体，和被挡在门外的群体，彻底割裂开来。
一、什么是 “AI 鸿沟”？不公平如何渗透数字化绿色生活？
我们常说的 “数字鸿沟”，是不同群体在网络接入、数字技能上的差距；而 “AI 鸿沟”，是数字鸿沟在 AI 时代的全新升级：它指的是不同个体、组织、社会，在利用 AI 获取成功、可持续成果时的巨大差距。
简单来说，就是：有的人能用 AI 轻松实现低碳生活、绿色发展，拿到数字化绿色转型的红利；有的人却因为各种不公平，连参与的门槛都摸不到，只能被动承担环保成本，却享受不到 AI 带来的绿色便利。
这篇论文通过系统文献综述，把 AI 鸿沟背后的不公平，拆解成了三大核心维度，每一个都和我们的数字化绿色行为息息相关：
1. 社会层面的不公平：资源与机会的先天差距
这是最直观的不公平：经济条件、数字素养、社会身份，直接决定了你能不能用好 AI 搞环保。高收入、高学历群体，能轻松用上智能节能家电、AI 碳足迹追踪 APP、绿色消费推荐算法，用 AI 优化自己的低碳生活；低收入、低数字素养群体，可能连稳定的网络、智能设备都难以负担，更别说掌握 AI 工具的使用方法，自然被排除在数字化绿色行为之外。更隐蔽的是，AI 算法本身就带有 “偏见”：面向高收入群体的绿色服务越来越完善，而面向弱势群体的绿色 AI 工具却严重缺位，进一步放大了不公平。
2. 技术层面的不公平：AI 设计的 “隐形门槛”
很多时候，不是我们不想用 AI 搞环保，而是AI 工具从设计之初，就没考虑过弱势群体的需求。复杂的操作界面、专业的术语、对高性能设备的要求，把老年群体、农村群体、低技能群体直接挡在门外；算法推荐的 “信息茧房”，让高收入群体不断接收到绿色消费、低碳生活的信息，而弱势群体却很难获取有效的环保 AI 工具和知识；数据隐私的不平等，也让弱势群体不敢使用 AI 绿色工具：担心个人信息泄露，只能放弃参与数字化绿色行为。
3. 社会技术层面的不公平：系统层面的结构性割裂
这是最深刻的不公平：AI、社会、制度的联动，让不公平形成了闭环。企业、政府在推广 AI 绿色技术时，往往优先布局城市、发达地区，农村、欠发达地区的数字化绿色基础设施严重滞后；环保政策、碳普惠机制，大多围绕 “会用 AI 的群体” 设计，不会用 AI 的群体，连参与环保、获取绿色收益的资格都没有。
以上种种，最终形成了一个恶性循环：不公平→AI 鸿沟→数字化绿色行为差距→环境不公平，让贫富差距、城乡差距，在环保领域进一步放大。
二、AI 鸿沟，正在加剧数字化绿色时代的 “环境不公平”。
这篇论文的核心结论，戳中了很多人没意识到的真相：AI 不是天然的 “公平神器”，如果不解决不公平，AI 只会让环境不公平愈演愈烈。
我们总以为，用 AI 搞环保是 “人人平等” 的，但现实是：
高收入群体用 AI 优化出行、家居，降低自己的碳足迹，还能通过碳普惠拿到收益；低收入群体却因为买不起智能设备、不会用 AI 工具，只能继续高碳生活，还要承担高碳带来的环境成本；城市群体用 AI 享受绿色服务，农村群体却连基础的数字环保服务都覆盖不到。
最终，数字化绿色转型，变成了 “富人的环保游戏”，而弱势群体被彻底边缘化，环境不公平被 AI 进一步固化。
论文特别强调，AI 鸿沟不是单一维度的问题，而是多层次、循环性的结构问题：社会不公平催生技术不公平，技术不公平又反过来加剧社会不公平，最终让数字化绿色行为的差距越来越大，环境福利的分配越来越失衡。
三、如何弥合 AI 鸿沟？让数字化绿色行为真正 “人人可及”。
针对 AI 鸿沟带来的不公平，论文也给出了明确的方向：打造以人为中心的 AI（human-centered AI），才是破解之道。
具体到我们的生活和政策层面，有三个核心发力点：
1. 消除 AI 使用的 “数字门槛”。
让弱势群体也能用上绿色 AI简化 AI 绿色工具的操作界面，推出适老化、适农化版本，降低使用门槛；加强数字素养教育，尤其是针对老年、农村、低收入群体的 AI 绿色技能培训，让每个人都有能力参与数字化绿色行为；完善基层数字基础设施，让欠发达地区也能享受到稳定的网络和 AI 绿色服务。
2. 打破算法偏见，让 AI 绿色红利公平分配。
要求 AI 算法进行公平性审计，避免算法向高收入、城市群体倾斜；推出面向弱势群体的专属 AI 绿色服务，比如针对农村的智慧农业 AI 工具、针对低收入家庭的节能 AI 补贴；建立公平的碳普惠机制，让不会用 AI 的群体，也能通过传统环保行为获得收益，避免 “数字排斥”。
3. 构建公平的制度框架，从根源破解 AI 鸿沟。
政府出台 AI 公平性相关法规，强制要求 AI 绿色技术兼顾弱势群体需求；企业承担社会责任，在 AI 绿色产品研发中融入公平性设计；建立多方参与的监督机制，让弱势群体的声音被听到，避免 AI 绿色转型成为 “少数人的盛宴”。
四、写在最后：数字化绿色转型，不该有 “被落下的人”。
这篇论文给我们的最大启示是：数字化绿色转型，从来不是 “技术越先进就越公平”，公平才是技术的前提。
AI 可以成为环保的强大工具，但如果任由不公平制造 AI 鸿沟，那么数字化绿色行为，只会变成新的阶层分化工具：富人用 AI 享受绿色生活，穷人被挡在门外，承担环境代价。
真正的可持续发展，从来不是少数人的环保，而是所有人的共同参与。弥合 AI 鸿沟，让每一个人，无论贫富、城乡、年龄，都能平等地参与到数字化绿色行为中，才是 AI 时代环保的真正意义。
毕竟，环保的本质，是守护所有人的共同家园，而不是制造新的不公平。
参考资料
Hammerschmidt T, Stolz K, Posegga O. Bridging the gap: inequalities that divide those who can and cannot create sustainable outcomes with AI[J]. Behaviour & Information Technology, 2025.
