Üksus 1 / 11

Sissejuhatus tehisintellekti keskkonnas ja kliimas: rollid, piirid, andmete täpsus, rohepesu ja eetika

Kasu:

  • Oskus eristada, kus tehisintellekt säästab aega keskkonna töövoos (konto, seire, aruandlus, vastavus) ja kus jäetakse heiteteguri, ulatuse ja nõudeotsused inimese teha, olenevalt riskitasemest.
  • Oskus rakendada distsipliini, mis kontrollib iga digitaalväljundit ühiku, allika ja sõltumatute kontrollietappidega
  • Arusaamine, miks võltsheitetegurid, mõõteühikute segadus ja rohepesu on riskid, millega tuleks selle elukutse puhul algusest peale arvestada.

Keskkonnajuhtimine on ülesanne mõõta, vähendada ja usaldusväärselt dokumenteerida jalajälge, mille organisatsioon jätab õhku, veele ja pinnasele. Kõige julmem reegel on see, et kui arv on vale, heitetegur on ebatäpne või väide on põhjendamatu, kukub kogu aruanne kokku – ja nüüd on sellele kokkuvarisemisele ka nimi: greenwashing, kui organisatsioon muudab oma keskkonnategevuse tulemuslikkuse paremaks, kui see tegelikult on. Ühest kinnitamata numbrist võib tuleneda regulatiivne karistus, maine kahjustamine või investori hagi. Seetõttu nõuab tehisintellekti (AI) kasutamine keskkonna- ja kliimaküsimustes distsipliini.

Selles üksuses saate teada, kus tööriistad, mida me nimetame suurteks keelemudeliteks (LLM – AI tüüp, mis toodab teksti statistiliselt, loogikaga "kõige tõenäolisem sõna"), säästavad keskkonnatöös tõesti aega, kus need on ohtlikud ja kuidas iga väljundit kontrollida.

Esiteks kriitiline kontseptsioon: hallutsinatsioonid on siis, kui tehisintellekt toodab teavet, mis tegelikult ei vasta tõele, täie kindlustundega, nagu oleks see tõsi. Keskkonnavaldkonnas on see; Seda võib kohata väljamõeldud emissiooniteguri, olematu õigusakti, vale ühiku (tonni asemel kilogramm) või olematule teaduslikule uuringule viite näol. Kriitiline punkt on järgmine: LLM ei ole kalkulaator, mõõteseade ega regulatiivne andmebaas. See on tekstigeneraator, mis jäljendab statistiliselt tekste, mida ta näeb treeningandmetes. See annab enamiku ajast mõistliku väljundi; kuid erinevus "mõistliku" ja "kontrollitud" vahel on keskkonnaaruandluses kõik.

Kus tehisintellekt töötab ja kus ei tööta keskkonnaasjades?

Mõelge tehisintellektile kui kiirele mustandile, andmete kureerimise ja analüüsimise partnerile: väärtuslik, kuid valideerimiseks hädavajalik. Järgmine eristus on selle mooduli selgroog.

Quest

AI panus

Eksperdi vastutus

Süsiniku jalajälje arvutamine

Seadistab valemeid, kirjutab Pythoni koodi

Heiteteguri kinnitamine allikast

Satelliidi/anduri andmete analüüs

Loob koodi mustandi ja kommentaarid

Mõõtmise ja kalibreerimise autentsuse kinnitamine

ESG aruande kavand

Loob teksti ja tabeli skeleti

Iga väite tõendamine andmetega

Seadusandlik kokkuvõte

Keerulise teksti lihtsustamine

Artikli kinnitus praegusest ametlikust tekstist

Kliimariski stsenaarium

Soovitab stsenaariumi raamistikku

Eelduste ja andmete piiride kontrollimine

Reovee/vee optimeerimine

Pakub näidis- ja ettepaneku mustandit

Välja rakendatavuse kontrollimine

Rusikareegel: kasutage AI-d numbri tee leidmiseks, koodi kirjutamiseks, andmete korrastamiseks ja mustandite genereerimiseks, mitte numbri enda jaoks; Kontrollige iga numbrilist tulemust ja iga faktilist väidet sõltumatust usaldusväärsest allikast (heitetegurite andmebaas, valitsuse õigusaktid, kalibreeritud mõõtmised).

Kolm surmavat tehisintellekti lõksu keskkonnaasjades

1. Heiteteguri ja koefitsiendi sobitamine. Tehisintellekt võib "täita" heiteteguri, mida ta ei mäleta (kütuse- või tegevusühiku kohta eraldunud kasvuhoonegaaside kogus) arvuga, mis tundub mõistlik. Vale süsiniku intensiivsus ühe kWh elektri kohta häiriks kogu inventuuri.

2. Ühiku ja ulatuse segadus. AI; kg kuni tonni, CO₂ kuni CO₂e (süsinikdioksiidi ekvivalent – ​​erinevate kasvuhoonegaaside kütteefekt, mis muundatakse ühiseks ühikuks) võivad vaikselt liikuda ulatuse 1 ja ulatuse 3 vahel. Tulemus tundub arvuliselt mõistlik, kuid see on vale.

3. Rohepesu tekitav keel. AI loob kergesti tõestamata hüperboolseid väiteid, nagu „keskkonnasõbralik”, „süsinikneutraalne”, „100% jätkusuutlik”. Nende avaldustega kaasneb nüüd paljudes riikides juriidiline risk. Seda käsitleme põhjalikult 11. üksuses.

Näpunäide. Lähenege igale AI numbrilisele väljundile kolme küsimusega: (1) Mis on selle ühik (kg, tonni, CO₂ või CO₂e)? (2) Kas allikas on teada ja ajakohane? (3) Kuidas ma saan seda iseseisvalt kontrollida? Need kolm küsimust tabavad valdava enamuse keskkonnavigadest juba eos.

Samm-sammult: keskkonnaohutu AI töövoog

1. Määratlege ülesanne koos selle ulatuse ja ühikuga. Selle asemel, et arvutada minu süsinikusisaldus, öelge "Arvuta 2024. aasta 1. ulatuse maagaasi põletamise heitkogused CO₂e tonnides koos m³ tarbimise ja ametliku heiteteguriga."

2. Märkige meetod ja standard. Millise protokolli järgi? GHG protokoll või ISO 14064? Standardi ütlemine tagab, et väljund on auditeeritav.

3. Küsi allikat, keela fabritseerimine. Öelge tehisintellektile selgesõnaliselt, et ta esitaks heitetegur koos selle allikaga ja kui ta ei tea, siis "kontrollige seda ametlikust allikast".

4. Kinnitage, käivitades koodi. Kinnitage konto Pythoni käivitatava failiga. Deterministlik (annab alati sama täpse tulemuse samale sisendile) kood on palju usaldusväärsem kui LLM-i inimeste arv.

5. Kontrollige fakte ja väiteid. Heitetegurid, regulatiivsed klauslid, sihtväärtused – kontrollige neid kõiki usaldusväärse viite põhjal (IPCC, DEFRA/EPA tegurite tabelid, ametlik väljaanne).

kolm minikarpi

Juhtum 1 – fiktiivne heitetegur. Jätkusuutlikkuse ekspert küsis tehisintellektilt maagaasi emissioonitegurit ja sai vastuseks: "2,75 kg CO₂e/m³". Ekspert võrdles väärtust ametliku tabeliga: tegelik väärtus oli ligikaudu 2,02 kg CO₂e/m³. AI väärtus oli kasvanud 36%. 500 000 m³ tarbimise korral tähendas see kujuteldavat laovarude ülejääki umbes 365 tonni CO₂e. Ilma kontrollimiseta oleks kogu aruanne vale. Kaotatud aeg: 4 minutit.

Juhtum 2 – ulatusega seotud segadus. Analüütik küsis AI-lt ettevõtte kogu jalajälge. Tehisintellekt segas ostetud elektrienergiat (2. ulatus) ja tarneahela heitkoguseid (3. ulatus) üheks „kogusummaks”, kuid arvestas ainult ühte 3. ulatuse elementi. Kui analüütik rakendas kasvuhoonegaaside protokolli ulatuse eraldamist, mõistis ta, et aruandes oleks pidanud iga ulatust eraldi näitama ja 3. ulatus puudus. Parandus oli auditi läbimise eelduseks.

Juhtum 3 – maine salvestatud kontrollimine. Kommunikatsioonimeeskond palus tehisintellektil toote turunduseksemplari; AI soovitas "täiesti süsinikuneutraalset ja nullmõju keskkonnale". Meeskond mõistis, et neil ei olnud selle tõestuseks olelusringi andmeid ega kontrollitud tasaarvestusdokumente; asendas väite lausega, mis sisaldab tõendeid, näiteks "oleme vähendanud tootmise heitkoguseid 2023. aastaks 18% (sõltumatu kinnitus: X)". See muudatus hoidis algusest peale ära võimaliku eksitava reklaami uurimise.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Arvutage välja minu ettevõtte süsiniku jalajälg.

Miks see on nõrk: puudub ulatus, ühikud, meetodid ja andmed. AI täidab lüngad väljamõeldisega; Väljundit ei saa juhtida.

Võimas viip:

Sinu roll: kasvuhoonegaaside inventuuri spetsialist. Arvutage ulatus 1 vastavalt GHG protokollile. Andmed: maagaasi kulu 480 000 m³, diisel 12 000 L. Toon heiteteguri; ÄRGE moodustage faktorit, jätke selle asemel silt [TEGUR] ja kirjutage, kust see tuleb võtta. Arvutage käivitatava Pythoni koodiga CO₂e tonnides. Esitage tulemused tabelina kütuste ja summade kaupa.

Neli kopeeritavat malli

1) Arvutamine ulatuse ja ühiku selgusega:

Teie roll: süsinikuvaru ekspert. Arvutage välja järgmine tegevus: [tegevus].Standard: GHG Protocol. Märkige selgelt ulatus (1/2/3). Ühik: tonni CO₂e. Ma annan heiteteguri või võite öelda allika ja jätta sildi [TEGOR]; PAIGALDAMINE.Kinnitage arvutus käivitatava Pythoni koodiga.

2) teguri/andmete kinnitus:

Kirjutage [kütus/tegevus] heitetegur ja ühik. Märkige allikas (nt IPCC, DEFRA, kohalik ametlik tabel) ja aasta. Kui te täpset väärtust ei tea, öelge "verify from official table" ja EI SOBIB. Kui väärtus erineb erinevatest allikatest, märkige see.

3) Greenwashing filter:

Tutvuge allpool oleva keskkonnaalase väitega. Küsige iga lause kohta: (1) Kas see on mõõdetav? (2) Kas on tõendeid/andmeid? (3) Kas see on ebamäärane (näiteks "keskkonnasõbralik")? Märgistage avaldused, millel puuduvad tõendid või on liialdatud ja mis viitavad tõenduspõhisele, mõõdetud alternatiivile. Nõue: [siin]

4) Enda konto kontrollimine:

Allpool on minu heitkoguste arvutus. Kontrollige iga sammu, ühikut ja ulatuse klassi. Kontrollige ühiku konsistentsi (kg↔tonn, CO₂↔CO₂e) ja teguri mõistlikkust. Kui on viga, näidake, milline rida ja miks. Uue konto loomine; kontrolli minu oma: [siin]

Levinud vead

  • AI-le heiteteguri "meenutamine". Tegurid on riigi, aasta ja kütuse lõikes erinevad; pildistage alati laualt.
  • Segamisulatused. Reguleerimisala 1 (otsene), ulatus 2 (ostetud energia) ja ulatus 3 (väärtusahel) tuleks esitada eraldi.
  • CO₂ võrdsustamine CO₂e-ga. Gaasid, nagu metaan ja dilämmastikoksiid, on palju tugevamad kui CO₂; kõik tuleb muundada CO₂e-ks.
  • Tõenditeta väite sisestamine teksti. Sellised fraasid nagu "süsinikuneutraalne" on juriidilised riskid ilma kontrollitud andmete ja dokumentatsioonita.
  • Numbri vastuvõtmine ilma seda käivitamata. Esitage alati LLM-i tagastatud kogusumma koodi kaudu või käsitsi.
Ettevaatust: keskkonnaandmed ei sisalda sageli isiku- ega ärisaladusi; kuid tarnijalepingud, tehase taseme tootmisnäitajad ja klientide andmed võivad olla konfidentsiaalsed. Enne nende avalikesse AI-tööriistadesse kleepimist kontrollige oma ettevõtte eeskirju. Privaatsuse teemat käsitleme 11. üksuses.

Kokkuvõttes

AI keskkonnas ja kliimas; on võimas abiline, mis kirjutab koodi, korraldab andmeid, genereerib mustandeid ja teeb kokkuvõtteid, kuid see ei ole mõõteseade, kalkulaator ega regulatiivne ressurss. Heitetegurite, ulatuse ja mõõtühikute täpsuse kinnitamine, väidete põhjendamine ja rohepesu vältimine on pädeva eksperdi kohustus. Iga number peab põhinema allikal, iga väide peab põhinema tõenditel.

Rakenduse ülesanne

Valige oma organisatsioonist keskkonnategevus (või mõni hüpoteetiline näide) – näiteks rajatise igakuine maagaasitarbimine. Laske tehisintellektil arvutada ülaltoodud malli 1 abil, kuid jätke heitetegur tühjaks. Seejärel leidke tegur ametlikust tabelist ja asendage see. Lõpuks lase 3. malliga kontrollida selle tegevuse jaoks kirjutatavat ühelauselist suhtlusteksti rohepesu osas. Võrrelge kõiki kolme väljatrükki ühel lehel.

kontrollnimekiri

  • [ ] Määratlesin ülesande ulatuse (1/2/3) ja ühiku (tonni CO₂e) järgi.
  • [ ] Ma ei sobitanud tehisintellekti heiteteguriga; Ma kinnitasin seda allikast.
  • [ ] Varustasin konto käivitatava koodi kaudu või käsitsi.
  • [ ] Tegin õige vahe CO₂ ja CO₂e ning kg ja tonni vahel.
  • [ ] Vastasin igale tekstis olevale väitele tõenditega, puhastasin liialdatud keelekasutust.
  • [ ] Kontrollisin poliitikat enne salajaste andmete kleepimist avatud tehisintellekti tööriista.