Transitioning to Adaptive Ecosystems: The Role of Artificial Intelligence in Sustainable Environmental Management and Pollution Control

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive framework for evaluating AI's net environmental impact, useful for future research on sustainable AI.

🏢実務担当者:Offers guidance on balancing AI deployment benefits with environmental costs, relevant for corporate sustainability teams.

🏛政策担当者:Underlines the urgent need for regulatory standards on AI energy use and e-waste, informing climate policy development.

地球規模の環境危機の深刻化—極端な気候変動と生物多様性の急速な減少に起因する—は、硬直的な保全モデルから、応答性が高く適応的な生態系ガバナンスへの決定的な転換を迫っている。人工知能（AI）は、持続可能性のための極めて高度なツールを提供することで、この運用上の転換を急速に加速させる一方で、これらのシステムの機能的な展開は、同時に極めて複雑な生態学的トレードオフを生み出している。本スコーピングレビューは、AI主導の生態系管理に内在する矛盾した環境影響を体系的に検証し、この緊張関係を適切に文脈づけることを目的とする。我々は、アルゴリズムシステムの即時的な運用上の利点を、その全ライフサイクルにわたる環境負荷と直接比較考量し、2018年から2026年の間に発表された広範な学際的文献を統合するとともに、PRISMA報告基準を厳格に遵守する。AIネットワークとモノのインターネット（IoT）センサーアレイとの積極的な統合は、我々の評価によれば、継続的なリアルタイム環境監視と高度に予測的な生物多様性追跡を機能上可能にする。高度な機械学習アルゴリズムは、ライフサイクルアセスメント（LCA）を精緻化し、極めて正確なカーボンフットプリント計算を導き出す。一方、物理情報に基づくエッジコンピューティングの展開は、自律的で分散型の汚染制御を積極的に支援する。しかしながら、これらの緩和上の利点は、そのようなモデルの訓練に必要な膨大な計算エネルギー、地域の水資源の集中的な採取、そして電子廃棄物の指数関数的な発生によって、深刻に相殺される。本分析は、厳格な規制なしにアルゴリズムを展開することは、技術的解決主義を定着させ、すでに深刻な炭素パラドックスを悪化させる深刻なリスクを伴うと判断する。これらのデジタル技術が生態学的に基盤を置く環境管理を積極的に支援することを確実にするには、真の持続可能性の成果を引き出すために、世界的に標準化された計算炭素会計プロトコルと、厳格な企業監視の即時実施が必要である。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The escalating threat of global environmental emergencies—driven by extreme climate volatility and the rapid depletion of biodiversity—forces a critical departure from rigid conservation models toward highly responsive, adaptive ecosystem governance. While artificial intelligence (AI) rapidly accelerates this operational shift by providing exceptionally advanced tools for sustainability, the functional deployment of these systems simultaneously generates deeply complicated ecological trade-offs. This scoping review systematically examines the contradictory environmental impacts inherent to AI-directed ecological management to properly contextualize this tension. We weigh the immediate operational advantages of algorithmic systems directly against their total life-cycle environmental toll, synthesizing broad interdisciplinary literature published between 2018 and 2026 while maintaining strict compliance with PRISMA reporting standards. The active integration of AI networks with Internet of Things (IoT) sensor arrays—according to our evaluation—makes continuous, real-time environmental surveillance and highly predictive biodiversity tracking functionally possible. Sophisticated machine learning algorithms refine Life Cycle Assessments (LCA) to yield highly precise carbon footprint calculations; meanwhile, the deployment of physics-informed edge computing actively supports autonomous, decentralized pollution control. These mitigation advantages, however, are severely offset by the vast computational energy required to train such models, alongside the intensive extraction of regional water resources and the exponential generation of electronic waste. This analysis determines that deploying algorithms without strict regulation carries the severe risk of entrenching techno-solutionism, thereby worsening an already severe carbon paradox. Ensuring these digital technologies actively support ecologically grounded environmental stewardship requires the immediate implementation of globally standardized computational carbon accounting protocols, alongside stringent corporate oversight, to unlock genuine sustainability yields. 

• semanticscholar https://ejournal.jthkkss.com/index.php/jthkkss/article/download/219/131first seen 2026-06-29 09:10:16 · last seen 2026-08-08 05:38:58