Инструмент под названием ClimateBert позволяет оценить, действительно ли компании делают то, что, по их словам, они делают, когда дело доходит до окружающей среды, или это просто «зеленая стирка». Все прошло не очень хорошо.
Что такое гринвошинг
Определение «зеленого отмывания» относится к вводящей в заблуждение информации о практике компании и воздействии на окружающую среду. Ложная информация и реклама созданы только для того, чтобы создать имидж экологически ответственной компании. В то время, когда у маркетологов есть около трех секунд, чтобы привлечь чье-то внимание, гораздо легче манипулировать правдой, особенно когда речь идет о восхвалении усилий по устойчивому развитию и экологических усилий. Но хотя есть компании, стремящиеся реально изменить ситуацию к лучшему для людей и планеты, многие другие охватывают экологическую тему больше в маркетинге, чем в реальной практике. Но как отличить «зеленое промывание» от настоящих «зеленых» инициатив? В данном случае в игру вступил искусственный интеллект.
КлиматБерт - это инструмент искусственного интеллекта, который разбирает корпоративные отчеты, годовые отчеты, отчеты и другие материалы для оценки раскрытия информации, связанной с климатом, и измерения фактических результатов. Он был создан TCFD. Это целевая группа, которая предоставляет компаниям инструменты для более эффективного раскрытия информации о деятельности, связанной с климатом. Поскольку это непросто, TCFD обратилась за помощью к обработке естественного языка и нейронным сетям. Огромный объем данных, часто включающий неясные слова, представляет собой серьезную проблему для своевременного анализа. Благодаря инструментам искусственного интеллекта, таким как ClimateBert, вы теперь можете сократить недели анализа всего до нескольких дней.
Что обнаружил ClimateBert?
К сожалению, после оценки более 800 компаний ClimateBert дал отрицательный ответ. ИИ определил, что болтовни много, но реальной производительности не хватает. Почему? При оценке TCFD имеются три основных фактора. Первыйзеленое промывание в значительной степени вышло из-под контроля. Поэтому у компаний нет стимула меняться. Второе место: Парижское соглашение, по иронии судьбы, позволило компаниям быть более «избирательными» в том, что они хотят раскрывать, чтобы ограничить риск бренда. в-третьихЗа исключением Франции, корпоративная климатическая отчетность раскрывается на добровольной основе. Это дает компаниям большую, слишком большую свободу в отношении того, чем они хотели бы поделиться.
Вот почему TCFD настаивает. Нам необходимо сделать отчеты компаний об экологических обязательствах стандартизированными и обязательными.
ИИ на охоте за гринвошингом
Другие организации также используют возможности искусственного интеллекта для выявления «зеленого отмывания». Например Пинг Ан, страховая и финансовая компания, базирующаяся в Китае. Ping An использует свой Центр цифровых экономических исследований и искусственный интеллект для оценки раскрытия информации о корпоративном климате и выявления «зеленого отмывания». Используя алгоритмы обработки естественного языка, Центр цифровых экономических исследований вместо этого компания разработала индикаторы на основе искусственного интеллекта для более точного определения подверженности климатическим рискам, чем традиционные показатели экологического, социального и корпоративного управления (ESG).
Таким образом, ИИ более эффективно определяет, является ли компания действительно экологически чистой или просто занимается «зеленым отмыванием».
Остаются две основные проблемы
Хотя эти примеры выглядят многообещающими, тем не менее, есть еще две проблемы, которые необходимо решить.
Во-первых, Чтобы обучить системы искусственного интеллекта и дать им что-то для анализа и анализа, нужны хорошие данные. Благодаря другим развивающимся технологиям, таким как i датчиков Интернет вещей (для сбора данных ESG) и блокчейн (для отслеживания транзакций) — у нас есть инфраструктура для сбора большего количества данных. Измеряя в режиме реального времени потребление энергии, транспортные маршруты, производственные отходы и т. д., «зеленое отмывание» выявляется быстрее.
Вторая проблема очевидно, заключается в применении макропреимуществ к микрорешениям. Недостаточно оценивать экологический прогресс компаний по таким популярным инициативам, как посадка деревьев. Такие компании, как Microsoft, Alibaba, American Express и другие, участвуют в программах по посадке миллионов деревьев. Звучит как отличная идея пока вы не начнете задумываться о том, какое влияние это действительно оказывает.
Взрослое дерево компенсирует около 20 килограммов (48 фунтов) CO2 в год. Хорошо право? Однако большинство компаний не учитывают время, необходимое для его роста. Порода дерева также определяет количество CO2 «захвачен». Зрелый клен он может компенсировать около 226 килограммов (500 фунтов) выбросов CO2 в год., В то время как пальмы в среднем весят всего 2 килограмма (15 фунтов) в год. Компаниям необходимо понимать, сколько деревьев, какого типа, в каком месте и т. д. для точного расчета воздействия на CO2. Очевидно, что это процесс, который стоит предприятиям больше денег, ресурсов и времени. И вот дело не сделано, или сделано плохо.
К счастью, ИИ идеально подходит и для решения этих задач.
Обнаружив «зеленое отмывание», ИИ помогает нам добиться правды и доверия в корпоративных коммуникациях. И это может помочь компаниям продемонстрировать, что они действительно что-то делают. Если мы сможем установить стандарт сбора данных для его надлежащего обучения, искусственный интеллект поможет нам построить более устойчивый мир для всех.
