The effect of Artificial Intelligence technology on carbon emissions

Abstract

As the new wave of technological revolution and industrial transformation advances, artificial intelligence technology plays a crucial role in addressing climate change and empowering the achievement of “peak carbon emissions” and “carbon neutrality” goals. This study conducts a systematic review of four key variables: AI orientation, green technology innovation, environmental regulation, and carbon emissions. Drawing upon strategic management theory, technological innovation theory, and low-carbon economic theory, it proposes research hypotheses and constructs corresponding theoretical models. Descriptive statistics and correlation analysis are employed to validate the relationships among these variables, yielding significant empirical findings. Firstly, both enterprise artificial intelligence orientation and green technology innovation exert substantial suppressive effects on carbon emissions. Secondly, AI orientation effectively stimulates the enhancement of green technology innovation. Thirdly, AI orientation impacts carbon emissions through its influence on green technology innovation. Furthermore, environmental regulation is identified as a positive moderator of the relationship between green technology innovation and carbon emissions. In conclusion, based on the empirical analysis, this study identifies theoretical contributions and managerial insights while outlining research limitations and future directions. In light of the “dual carbon” objectives, prioritizing green and low-carbon development is crucial. Developing AI technologies aligned with these goals and guiding their application in carbon emission reduction are essential strategies. Additionally, tailoring development policies to the unique contexts of different regions is imperative for effective implementation.

À medida que a nova onda de revolução tecnológica e transformação industrial avança, a tecnologia de inteligência artificial desempenha um papel crucial no enfrentamento das mudanças climáticas e empoderamento da consecução dos objetivos de "pico de emissões de carbono" e "neutralidade de carbono". Este estudo realiza uma revisão sistemática de quatro variáveis-chave: orientação para IA, inovação em tecnologia verde, regulação ambiental e emissões de carbono. Baseando-se na teoria da gestão estratégica, teoria da inovação tecnológica e teoria econômica de baixo carbono, propõe hipóteses de pesquisa e constrói modelos teóricos correspondentes. A estatística descritiva e a análise de correlação são empregadas para validar as relações entre essas variáveis, produzindo achados empíricos significativos. Em primeiro lugar, tanto a orientação de inteligência artificial empresarial quanto a inovação em tecnologia verde exercem efeitos supressores substanciais sobre as emissões de carbono. Em segundo lugar, a orientação da IA estimula efetivamente o aprimoramento da inovação tecnológica verde. Em terceiro lugar, a orientação da IA impacta as emissões de carbono através de sua influência na inovação tecnológica verde. Além disso, a regulação ambiental é identificada como um moderador positivo da relação entre inovação tecnológica verde e emissões de carbono. Em conclusão, com base na análise empírica, este estudo identifica contribuições teóricas e insights gerenciais, delineando limitações de pesquisa e direções futuras. À luz dos objetivos de "duplo carbono", priorizar o desenvolvimento verde e baixo carbono é crucial. Desenvolver tecnologias de IA alinhadas a esses objetivos e orientar sua aplicação na redução de emissões de carbono são estratégias essenciais. Além disso, adaptar as políticas de desenvolvimento aos contextos únicos das diferentes regiões é imperativo para uma implementação eficaz.