排碳越多就要付越多「罰款」!減碳App Wren、Joro靠懲罰制拚環保,真能有效嗎?
排碳越多就要付越多「罰款」!減碳App Wren、Joro靠懲罰制拚環保,真能有效嗎?

用每一筆無碳行為的綠色能量,養一棵虛擬的樹,日積月累下來,就可以在沙漠裡種植一棵真正的樹。在中國,由個人參與的節能減排活動,大部分發生在「螞蟻森林」App裡。它以「獎勵式」的機制為主,且能起到增加社交樂趣的作用。

螞蟻森林
螞蟻森林App。
圖/ 微博

最近,歐美興起了一系列的類似產品,與螞蟻森林相反, 它們是以「懲罰式」的機制來運行 。每一次的日常行為都會被換算成對應的碳排放,當數值高到連用戶都看不下去時,便能透過「 交罰款 」來抵銷碳排放量。看似「烏托邦」的程式,卻有一些產品在近兩年內陸續拿到融資。

想法固然新穎,但質疑也隨之而來。目前它們大多為教育使用者的「公益專案」,未來是否能成為可持續發展的商業模式?此外,是否能真正地解決環保問題?

以15美元購買一張「贖罪券」

Wren 」是一款進行個人碳中和的產品。2019年在YC畢業之後,又在去年(2020)拿到Paul Gramham和VC Union Square Ventures的150萬美元資金。

首先,Wren透過一些問題生成個人的碳足跡報告,例如「一年內長/短途飛行多少次?」、「住宅有多少平方公尺?」、「你多久吃一次紅肉或乳製品?」等。 這些具體行為都會被換算成平均碳消耗量。

wren
Wren會透過一些問題來生成個人的碳足跡報告。
圖/ 極客公園

中國人均每年碳排放約為9噸,若你的測算結果落在這個級距,需要每個月支付13.57美元(約380元台幣)用來碳中和。而數值越高,用來抵消的費用也越高。

拿到這筆錢後,Wren會為用戶做些什麼? 在抽成營運成本之後,它將透過資金資助的方式來參與全球碳中和的環保專案

例如在烏干達北部,使用當地能源所產生的煙霧相當於一人每天抽兩包菸,一家能源公司透過將農業廢棄物轉化為再生能源的方式,到了2023年,將滿足烏干達20萬戶難民家庭所有的烹飪燃燒需求。在亞馬遜雨林地區,Wren資助了一家基金會,他們使用衛星影像、無人機來檢測和防範非法砍伐雨林的現象。

另一個產品——「 Joro 」,亦採用類似的商業模式,在去年獲得包含紅杉資本在內的250萬美元種子基金。比起 Wren, Joro則更進一步連結到用戶的信用卡內,自動估算出使用者在購物時所產生的碳排放

Joro
能計算出個人碳足跡的Joro App。
圖/ Joro

但信用卡無法為Joro同步每一次的消費明細,那麼Joro的估算又是怎麼來的?開發商對此解釋道,「我們能夠知道用戶去全食超市(Whole Foods)花了100美元,透過對用戶的調查來得知其一週的飲食情況。利用這些資訊的交叉組合,我們推斷出一個人花費的一美元會產生多少碳排放,進而給出一個即時的碳足跡記錄。」

Wren、Joro等應用程式,從產品功能上來看,幾乎沒有技術壁壘。有投資人表示,Wren說服他們投資的關鍵在於「 透明度 」。在過去,用戶對這類偏公益專案的投入會感到遲疑,通常就是因為不夠透明,例如「真的有一棵樹被實際種下了嗎?」而Wren採用的方式,便是定期測量種下了多少棵樹,並把它們的GPS座標和實施種植的農民資訊一起放在網路上,以證明碳封存量。

從目前來看,即便在有限的規模之下,它們還是發揮了一些作用。截至目前,透過Wren資助給氣候專案的資金超過116萬美元, 被抵消的碳排放已達82,702噸 ,且官方會對這些數值進行即時更新。過去一年裡,使用者在Joro抵消的約為50萬棵樹木能夠吸收的碳排放量,透過Joro的減排指導及朋友間的「用碳比較」, 早期用戶大約減少了10%的碳排放

減碳
圖/ 極客公園

延伸閱讀:環工、會計領域雙棲!當碳排放量牽動企業獲利,數據全靠「碳審計師」把關

一場個人化的碳中和

計算下來,現今能夠為「愧疚」買單的也只有幾萬名用戶,證明這也只不過是一小群人的「信仰遊戲」。但事實上,Wren這類產品想要傳達一個核心價值觀:即便用戶不了解宏觀的結構和複雜的演算法則,也能感知道自己的一舉一動是如何影響全球環境及氣候。「 若你每年排放9噸的溫室氣體,就相當於每年砍伐8棵樹 。」諸如此類的表達,引發許多使用者的情感共鳴,而平台則提供一個能夠親身參與其中的最短路徑。

減碳
圖/ 極客公園

即便如此,它還是過於「烏托邦」,無法在短期內大規模的實踐。在中國境內,也有計算碳足跡的工具,但更多也是作為教育使用者的存在。

中國當前的碳排放計算體系是以生產者原則為基礎,政策所約束的主體幾乎是企業,而非個人消費者。「除非將來中國的政策向消費者傾斜,否則Wren『懲罰』消費者的商業模式很難在中國推行。」一位產業人士對此評價道。

也就是說, 它的落地基礎是政府對消費者的碳排放徵稅或罰款 ,如此一來,消費者才有動力以「兩害相權取其輕」的邏輯,在Wren這類平台上用更少的成本支出來換取最小的利益損害。

然而,Wren、Joro等平台的出現仍具有啟示意義,目前已有六家企業與Wren 簽約,將Wren的訂閱服務納為一項員工福利。有媒體指出,「如今有許多消費者已意識到氣候變化的重要性,且正反向地對公司施壓。」

或許Wren等平台的啟示意義在於, 將消費者原則也納入碳排放的責任裡 ,相關人士認為,消費者原則在計算上確實比生產者原則更合理,但當前的現實情況是,消費者原則的計算標準較生產者原則更難施行。

CO2,暖化
圖/ shutterstock

延伸閱讀:全球企業瘋零碳轉型,開出1,400萬「綠領」職缺!盤點職場3大綠色技能

2018年,聯合國發佈了一份報告指出,到了2050年,將完全停止使用化石燃料,以實現零碳排放量。該報告一釋出,Joro創辦人Sanchali Pal立刻決定創建一款「人人皆可參與」的工具。當時距離她大學畢業不過才六年的時間,而Wren三位創辦人的年紀更小,平均年齡只有22歲。他們幾乎表達出相同的觀點,碳中和真正的推動者在於企業和政策制定者,但個人並非完全無能為力。

他們正在用自己的方式來廣泛地影響世界。換做是你,你願意每月花費15美元(約420元台幣),進行一場個人的碳中和嗎?

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本文授權轉載自:極客公園

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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