本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GenAI）與負責任人工智慧（Responsible Artificial Intelligence, RAI）。評估人工智慧生命週期的能源與資源負擔。
本案例依原書第 7 章的框架、範例或情境重組，並非原書正式案例研究。
原書要求評估並降低人工智慧全生命週期的環境影響，包含能源、專用硬體與資源使用；方法包括提升能源效率、使用較環保的基礎設施、資料最小化，以及發展支持氣候行動的方案。智慧資料流探索器示例以輕量、增量式資料來源追蹤取代全系統掃描，降低運算負載與能源使用。
| 永續面向 | 原書內容 |
|---|---|
| 能源與硬體 | 模型複雜度提高運算與資源需求 |
| 效率 | 改善能源效率與基礎設施 |
| 資料最小化 | 降低處理需求 |
| 智慧資料流探索器 示例 | 增量追蹤取代全系統掃描 |
| 長期影響 | 納入部署與使用後的環境結果 |
在 Excel 記錄作業類型、掃描範圍、頻率、運算資源與能源資料；若沒有原始量測，只能標示待取得，AI 不得估算。
原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。
永續需要可量測證據。增量追蹤是原書提出的方向，但沒有提供節能比例，不能宣稱具體成效。
請比較全系統掃描與增量追蹤的已知資源紀錄；缺少能源或運算數值時標示無法量化。