#鄭龜侃科技
#循環經濟 很難推?Google:拿著我的啤酒
https://panx.asia/archives/61177
就像是「#從搖籃到搖籃」、「#零碳負排放」、以及「#可持續發展」等另外好幾個同樣聽起來很厲害,但是在實際行動上不知道怎麼做才算的名詞一樣,「循環經濟」給了被氣候危機籠罩的末世旅人又一顆北極星,然而即使我們的理智知道要向著這顆明星邁進才有生路,載著我們慣性與直覺的駱駝卻還是走老路。
關於循環經濟那複雜又完整的定義,請各位自己 google。簡單來說,相較於「做了賣,用了丟」的線性「#廢物經濟」,循環經濟強調「做了不見得只能賣,用了不見得只能丟」,「不再有廢棄物」。而加上經濟二字,就代表要有誘因、有商機、能靠人性自我驅動。問題來了,如果概念那麼好,為什麼我們的腳步如此躊躇?
其實很簡單,關鍵在於「算法」。我們計算經濟增長與環境代價的陳舊方式卡住了改變的可能性,已經發展 40 年的「綠色GDP (GeGDP)」,其概念將生物多樣性的喪失貨幣化、把氣候變遷造成的成本上升也計入,但始終沒能真的在國際間通行,少數曾經嘗試的國家一算起來嚇到,GDP 增長都變負數,實在沒辦法交代,紛紛放棄。
這就像是我們衡量一個小孩的成長,只看他吃進多少熱量,而不管營養是否均衡、不量身高體重、不在乎他是否作息正常、心智發展健不健全......當然也不在乎小孩在哪大小便。誇張嗎?一點也不,因為這就是以 GDP 衡量國家經濟成長的現況。
要在舊的廢物經濟模式牽著人類走到盡頭之前,加快使全球經濟發展方向改弦易轍到循環經濟,的確不容易。由創新傳佈理論模式來看,破口就在於鼓勵創新者 (innovator)與早期採用者 (early adoptor),藉由明確的政策利多,包括減稅、補助、降低管制、協助獲得資金等,讓循環經濟企業得以達到網絡效應,淘汰部分傳統企業,激勵其他傳統企業為未來投資、轉型。最終,讓新的、更有前瞻性的綠色算法突破臨界點,獲得全球普遍採用。
在廢物經濟模式裡,政府當然有行之有年的拼經濟手段,然而要進入循環經濟模式,不管是對政府或對市場投資者來說,問題在於:怎樣界定循環經濟企業以及其發展性?以及如何藉由國際先行企業引領風潮、創造生態圈?
或許我們可以看看 Google 怎麼做。Google 在上週二 (6/18) 於循環經濟國際會議--「Circularity 19」 大會上,首度公佈了這家搜尋與廣告巨頭要怎麼讓自己「循環」起來,我認為非常值得參考。
雖然 Google (或 Alphabet) 給人的主要印象還是一家網路公司,提供各種虛擬服務如搜尋、郵件、地圖、Youtube 等,但他生產的實體也同樣巨大,例如全球各地的數據中心、辦公室、以及越來越多樣化的消費性電子產品。為了解決生產出的浪費與廢物,Google 永續長 (Chief Sustainability Officer) Kate Brandt 表示:
「浪費其實是一個數據造成的困擾。如果我們將物品視作資訊會怎樣呢?這對我們 Google 人來說是一個鼓舞人心的課題,而我們就是喜歡好的數據挑戰。」
在她公布的這份白皮書〈Circular Google〉中,Google 強調除了要讓本身,也要讓整個世界加速轉向循環經濟,而既然 Google 最擅長的事情就是「整理資訊」,透過演算法、機器學習、人工智慧讓我們能用最快的速度找到所要的資訊,那麼只要把物品視為資訊,包括廢棄物在內,不就得了?!
( 白皮書請見:https://services.google.com/fh/files/misc/circular-google.pdf )
循環經濟的重要命題是「#廢棄物只是錯置的資源」,這幾年來也激勵了一些企業構思如何創新商業模式,把本來的廢棄物留在循環裡,但是這些新的商業模式大多只能小規模應用,例如在一個特定的小區域或甚至是一家公司的營運範圍內,一旦要擴大規模,就會卡關,因為當牽涉到更多流程跟單位,就很難把幾十年來穩固的廢物經濟劃分出去。
但數據就沒有這個問題。只要把所有的「東西」都數據化,由原子轉為位元 (from atoms to bits) 就能夠超越物理限制,輕易地被連結跟撮合。Google 基於這樣的思維,在 2010 年成立,致力於推動循環經濟的艾倫・麥克阿瑟基金會 (Ellen MacArthur Foundation) 協助下,建立了轉型循環經濟的三個指導原則,分別是:
1) 將廢棄物與污染從一開始設計就排除出去 Design out waste and pollution
2) 讓產品與材料能持續使用 Keep products and materials in use
3) 推廣健康材料與安全化學 Promote healthy materials and safe chemistry
(關於艾倫·麥克阿瑟基金會:https://www.ellenmacarthurfoundation.org/ )
另外,Google 也定義出循環經濟在推動上的三大系統性阻擾,同時建構出自己該扮演的角色:
第一個阻擾是「技術與知識」,簡單來說就是欠缺數據或資訊品質太低,例如當材料跨越國境就難以追蹤,或當產品的生產地跟消費地不同時就「失聯」了。因此 Google 可以利用其技術,如人工智慧、雲端運算來解決關鍵的資訊挑戰,建立可複製與可規模化的數據系統跟指標。
第二個阻擾是「文化」。正如我開頭所說的,循環經濟步履蹣跚,許多時候是因為這個詞被看作是一種充滿限制與妥協的模式,而不是豐饒、創新、與發展。因此 Google 認為他們可以對其服務每日接觸的數十億使用者施加影響,激發人們對於循環模式的熱情與行動,讓人覺得充滿機會,其中一個作法就是以 Google 自己為例,分享實踐過程中學到的事情。
第三個阻擾是「資本」。要讓循環經濟轉起來,需要許多先行者、許多前導試驗,但正如我所說,大多難以達到足夠的規模,而且從概念孕育到成熟,要花的成本很高。在這方面,Google 發揮他的採購力來幫助符合循環經濟概念的新解決方案取代線性廢物經濟的老選項,讓其他資本也能夠加入支持,創造次級與升級再造 (upcycle) 材料的市場。
最後,落到實行層面,Google 選定 #數據中心、#工作場所、以及 #消費性電子產品以及其供應鏈 作為場域。首先,他們將各種資源流動的方式畫出來,並列出這些資源在走到廢物模式中的終點線之前,還有哪裡可以去。接著則是在每一條資源流動線上,找到一個最適合介入的時間點,依照設定可行的次級目標,讓資源朝最理想的方向繼續循環。舉例來說,針對數據中心的資源流動,Google 設定的三個次級目標就是
1) 在數據中心的營運、建造以及採購上都維持無廢棄物進掩埋場的要求。
2) 與能夠優先接受二次利用材料的供應鏈建立契約,最後
3) 在 2019 年開發出可規模化的模式,能夠從舊硬碟回收稀土磁鐵,再製新硬碟。
Google 將資源分為生物性的 (Biological) 與技術性的 (Technological) ,生物性類包括食物、纖維、木料等;技術性的則有金屬、塑膠、玻璃、與其他礦物。如下圖所示,生物性的資源可以再利用、回收、或是堆肥,至於技術性的除了再利用,還可以修復、再製造、或是回收。
對 Google 來說,雖然還有很長的路要走,但人工智慧跟循環經濟是天作之合。他們 (Google 與艾倫·麥克阿瑟基金會)另外針對人工智慧如何加速循環經濟轉型出了一份 39 頁的報告。在循環經濟裡,一開始就把產品設計得適於循環很關鍵,人工智慧可以協助優化設計。創造可行的商業模式也對循環經濟很重要,人工智慧可以推動 Product-as-a-service (產品即服務)。最後,整個循環經濟的基礎建設,例如物流配送、電力、客服的節約與循環也可以透過人工智慧來改善效率。歡迎有興趣的朋友先讀讀這份報告,不然就等我之後再介紹囉。
(Google 的人工智慧如何推動循環經濟報告:https://storage.googleapis.com/gweb-sustainability.appspot.com/pdf/AI-and-CE.pdf )
從 Google 這份白皮書,我們可以看見一家具有願見、資源、跟技術的企業,如何把循環經濟從輪椅推上火箭。而若從政府的角度出發,也非常值得借鏡。
就像日本動漫裡許多穿越或轉生到異世界的廢柴主角(被車撞死、過勞死...),往往記得自己在原本世界裡的知識跟關鍵資訊,因此在異世界派上用場,開了掛,成為超級無敵勇者。想要推動循環經濟,讓每一個被錯置的廢物(這可不是罵人)都能在異世界當上勇者或大賢者,成敗的關鍵也在於要讓這些廢物都能被數據化,帶著資訊轉生。台灣政府跟資訊科技產業不妨藉此機會,學習 Google 推循環經濟的思維,把散亂的產業發展目標統整一下,讓拚經濟與拼永續能夠並行不悖吧。
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延伸閱讀:Google 還做了一個網站教你如何在日常生活中落實循環經濟喔,請見 Your Plan, Your Planet https://yourplanyourplanet.sustainability.google/
反轉暖化的循環經濟論壇(內有講者的簡報可下載):
http://rsprc.ntu.edu.tw/zh-tw/m06-3/fubon-global/1154-1080625.html
同時也有65部Youtube影片,追蹤數超過28萬的網紅城寨 Singjai,也在其Youtube影片中提到,「彌敦道政交所」 主持:湛國揚 嘉賓:楊穎宇 考評局前評核發展部經理(歷史科) 題目:《太陽之下無新事?NOTHING NEW UNDER THE SUN---英國人重法治 判麵包毒殺案華人無罪/50年代9成修中史/陳濟棠文化清洗》 逢星期四 9:00 ~ 10:00 pm Facebook...
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