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 гринвошинга относится к вводящей в заблуждение информации о методах работы компании и ее воздействии на окружающую среду. Ложная информация и реклама, предназначенные только для создания имиджа экологически ответственного общества. 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 в области устойчивого развития и экологических усилий. Но в то время как есть компании, стремящиеся реально изменить ситуацию к лучшему для людей и планеты, многие другие используют экологическую тему больше в маркетинге, чем в реальной практике. Но как мы можем отличить гринвошинг от настоящих экологических инициатив? В данном случае в игру вступает 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 распространения результатов деятельности, связанной с климатом. Поскольку это непросто, TCFD обратилась за помощью к обработке естественного языка и нейронным сетям. Огромный объем данных, часто состоящий из непонятных слов, представляет собой серьезную проблему для своевременного анализа. С такими инструментами искусственного интеллекта, как ClimateBert, недели анализа теперь можно сократить до дней.
Что обнаружил ClimateBert?
К сожалению, после оценки более 800 компаний компания ClimateBert дала отрицательный ответ. ИИ определил, что разговоров много, а реального исполнения не хватает. Потому что? В оценке TCFD есть три основных фактора. Первый, гринвошинг в значительной степени вышел из-под контроля. И поэтому у компаний нет стимула меняться. Второе место: По иронии судьбы, Парижские соглашения позволили компаниям быть более «избирательными» в том, что они хотят раскрывать, чтобы ограничить риски, связанные с брендом. 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 в поисках гринвошинга
Другие организации также используют возможности искусственного интеллекта для обнаружения гринвошинга. Например Пинг Ан, страховая и финансовая компания, базирующаяся в Китае. Ping An использует свой Центр цифровых экономических исследований и искусственный интеллект для оценки раскрытия корпоративной информации о климате и выявления «зеленых махинаций». Используя алгоритмы обработки естественного языка, Центр цифровых экономических исследований Вместо этого были разработаны индикаторы на основе ИИ для более точного определения подверженности климатическим рискам, чем традиционные показатели экологического, социального и корпоративного управления (ESG).
Таким образом, ИИ более эффективен в определении того, является ли бизнес действительно экологически чистым или просто экологически безопасным.
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 IoT (для сбора данных ESG) и блокчейн (для отслеживания транзакций), у нас есть инфраструктура для сбора большего количества данных. Измеряя потребление энергии, транспортные маршруты, производственные отходы и т. д. в режиме реального времени, гринвошинг устраняется быстрее.
Вторая проблема это, очевидно, применение макро-преимуществ к микро-решениям. Недостаточно оценить экологический прогресс компаний в таких популярных инициативах, 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 учитывать влияние, которое это действительно имеет.
Взрослое дерево компенсирует около 20 кг (48 фунтов) CO2 в год. Хорошо, не так ли? Однако большинство компаний не принимают во внимание время, необходимое для их роста. Порода дерева также определяет количество CO2 «захвачен». Зрелый клен он может компенсировать около 226 кг (500 фунтов) CO2 в год., В то время как пальмы в среднем только 2 кг (15 фунтов) в год. Компаниям необходимо понимать, сколько деревьев, какого типа, в каком положении и т. д. для точного расчета воздействия на CO2. Очевидно, что это процесс, который стоит компаниям больше денег, ресурсов и времени. И поэтому дело не сделано или сделано нехорошо.
К счастью, ИИ идеально подходит и для решения этих задач.
Выявляя гринвошинг, искусственный интеллект помогает нам строить правдивые и доверительные отношения в деловом общении. И это может помочь компаниям показать, что они действительно что-то делают. Если мы сможем установить стандарт сбора данных для ее надлежащего обучения, искусственный интеллект поможет нам построить более устойчивый мир для всех.
