Pelnas:
- Galimybė atskirti, kur dirbtinis intelektas sutaupo laiko aplinkosaugos darbo eigoje (sąskaita, stebėjimas, ataskaitų teikimas, atitiktis), o kur išmetamųjų teršalų faktorius, apimtis ir pretenzijos sprendimai paliekami žmonėms, atsižvelgiant į rizikos lygį.
- Gebėjimas taikyti discipliną, kuri tikrina kiekvieną skaitmeninę išvestį su vienetu, šaltiniu ir nepriklausomais tikrinimo žingsniais
- Supratimas, kodėl netikri emisijos faktoriai, supainiojimas su sferos vienetais ir žalioji kalba yra rizika, į kurią reikėtų atsižvelgti šios profesijos atstovams nuo pat pradžių.
Aplinkos vadyba yra užduotis išmatuoti, sumažinti ir patikimai dokumentuoti organizacijos pėdsaką ore, vandenyje ir dirvožemyje. Žiauriausia taisyklė yra ta, kad jei skaičius neteisingas, išmetamųjų teršalų koeficientas netikslus arba teiginys yra nepagrįstas, visa ataskaita žlunga – ir dabar yra to žlugimo pavadinimas: žaliasis plovimas, kai organizacijos aplinkosauginis veiksmingumas atrodo geresnis, nei yra iš tikrųjų. Dėl vieno nepatvirtinto numerio gali būti skirta reguliavimo nuobauda, žala reputacijai arba investuotojo ieškinys. Štai kodėl dirbtinio intelekto (DI) naudojimas aplinkos ir klimato reikaluose reikalauja disciplinos.
Šiame skyriuje sužinosite, kur įrankiai, kuriuos vadiname didelės kalbos modeliais (LLM – AI tipas, kuris statistiškai sukuria tekstą pagal „kito labiausiai tikėtino žodžio“ logiką), iš tikrųjų sutaupo laiko atliekant aplinkosaugos darbus, kur jie yra pavojingi ir kaip patikrinti kiekvieną išvestį.
Pirma, kritinė koncepcija: haliucinacijos yra tada, kai dirbtinis intelektas sukuria informaciją, kuri iš tikrųjų nėra tiesa, su visišku pasitikėjimu, tarsi ji būtų tiesa. Aplinkosaugos srityje tai; Su tuo galite susidurti kaip išgalvotas emisijos koeficientas, neegzistuojantis teisės aktas, neteisingas vienetas (kilogramas vietoj tonų) arba nuoroda į neegzistuojantį mokslinį tyrimą. Kritinis taškas yra toks: LLM nėra skaičiuotuvas, matavimo prietaisas ar reguliavimo duomenų bazė. Tai tekstų generatorius, kuris statistiškai imituoja tekstus, kuriuos mato treniruočių duomenyse. Didžiąją laiko dalį duoda pagrįstą produkciją; Tačiau aplinkosaugos ataskaitose skiriasi „pagrįsta“ ir „patikrinta“.
Kur dirbtinis intelektas veikia, o kur neveikia aplinkosaugos reikaluose?
Pagalvokite apie AI kaip greitą juodraštį, duomenų tvarkymo ir analizės partnerį: vertinga, bet būtina patvirtinimui. Šis skirtumas yra šio modulio pagrindas.
Quest
AI indėlis
Eksperto atsakomybė
Anglies pėdsako skaičiavimas
Nustato formules, rašo Python kodą
Emisijos faktoriaus patvirtinimas iš šaltinio
Palydovo/jutiklio duomenų analizė
Generuoja kodo juodraštį ir komentarus
Matavimo ir kalibravimo autentiškumo patvirtinimas
ESG ataskaitos projektas
Sukuria teksto ir lentelės skeletą
Kiekvieną teiginį įrodinėjant duomenimis
Teisės akto santrauka
Supaprastinkite sudėtingą tekstą
Straipsnio patvirtinimas iš dabartinio oficialaus teksto
Klimato rizikos scenarijus
Rekomenduoja scenarijų sistemą
Duomenų prielaidų ir ribų tikrinimas
Nuotekų/vandens optimizavimas
Pateikiamas modelis ir pasiūlymo projektas
Lauko pritaikymo tikrinimas
Nykščio taisyklė: naudokite dirbtinį intelektą, kad surastumėte kelią į numerį, parašykite kodą, tvarkykite duomenis ir generuokite juodraščius, o ne patį numerį; Patikrinkite kiekvieną skaitinį rezultatą ir kiekvieną faktinį teiginį iš nepriklausomo, patikimo šaltinio (išmetimo faktorių duomenų bazės, vyriausybės teisės aktų, kalibruotų matavimų).
Trys mirtinos AI spąstai aplinkos reikaluose
1. Emisijos faktoriaus ir koeficiento derinimas. AI gali „užpildyti“ išmetamųjų teršalų koeficientą, kurio neprisimena (šiltnamio efektą sukeliančių dujų, išleidžiamų vienam kuro ar veiklos vienetui), skaičių, kuris atrodo pagrįstas. Neteisingas anglies intensyvumas vienai kWh elektros sutrikdytų visą inventorių.
2. Vieneto ir apimties painiava. AI; kg iki tonų, CO₂ iki CO₂e (anglies dioksido ekvivalentas – skirtingų šiltnamio efektą sukeliančių dujų, paverčiamų bendru vienetu, kaitinimo efektas) gali tyliai judėti tarp 1 ir 3 taikymo srities. Rezultatas atrodo pagrįstas, bet klaidingas.
3. Kalba, kuri gamina žalią plovimą. AI lengvai sukuria neįrodytus, hiperbolinius teiginius, tokius kaip „ekologiškas“, „neutralus anglies dioksido“, „100 % tvarus“. Šiuo metu daugelyje šalių šie pareiškimai kelia teisinę riziką. Tai išsamiai aptarsime 11 skyriuje.
Patarimas: apsvarstykite kiekvieną skaitmeninį AI išvestį atsakydami į tris klausimus: (1) koks jo vienetas (kg, tonos, CO₂ arba CO₂e)? (2) Ar šaltinis yra žinomas ir atnaujintas? (3) Kaip tai patikrinti savarankiškai? Šie trys klausimai užfiksuoja didžiąją daugumą aplinkos klaidų.
Žingsnis po žingsnio: aplinkai saugi AI darbo eiga
1. Apibrėžkite užduotį su jos apimtimi ir vienetu. Vietoj „Apskaičiuoti mano anglies dioksidą“ pasakykite „Apskaičiuokite išmetamųjų teršalų kiekį, susidariusį deginant 1 apimties gamtines dujas 2024 m. CO₂e tonomis, naudojant m³ sąnaudas ir oficialų emisijos koeficientą“.
2. Nurodykite metodą ir standartą. Pagal kokį protokolą? ŠESD protokolas ar ISO 14064? Standarto pasakymas užtikrina, kad produkcija yra audituojama.
3. Prašyti šaltinio, uždrausti fabrikuoti. Aiškiai liepkite dirbtiniam intelektui, kad jis nurodytų emisijos koeficientą su šaltiniu, o jei jis nežino, „patikrinkite tai iš oficialaus šaltinio“.
4. Patvirtinkite paleisdami kodą. Patvirtinkite paskyrą naudodami Python vykdomąjį failą. Deterministinis (visada suteikia tą patį tikslų rezultatą į tą patį įvestį) kodas yra daug patikimesnis nei LLM žmonių skaičius.
5. Patikrinkite faktus ir teiginius. Išmetamųjų teršalų faktoriai, norminiai punktai, tikslinės vertės – patikrinkite visa tai iš patikimos informacijos (IPCC, DEFRA/EPA faktorių lentelės, oficialus leidinys).
trys mini dėklai
1 atvejis – fiktyvus emisijos koeficientas. Tvarumo ekspertas paklausė AI gamtinių dujų emisijos koeficiento ir gavo atsakymą: „2,75 kg CO₂e/m³“. Ekspertas palygino vertę su oficialia lentele: tikroji vertė buvo maždaug 2,02 kg CO₂e/m³. AI vertė padidėjo 36%. Sunaudojus 500 000 m³, tai reiškė įsivaizduojamą atsargų perteklių – maždaug 365 tonas CO₂e. Be patikrinimo visa ataskaita būtų klaidinga. Prarastas laikas: 4 minutės.
2 atvejis – painiavos dėl taikymo srities. Analitikas AI paklausė viso įmonės pėdsako. AI sumaišė pirktą elektros energiją (2 apimtis) ir tiekimo grandinės emisijas (3 apimtis) į vieną „bendrą“, tačiau įskaičiavo tik vieną 3 taikymo srities elementą. Kai analitikas taikė ŠESD protokolo taikymo srities atskyrimą, jis suprato, kad ataskaitoje turėjo būti parodyta kiekviena sritis atskirai, o 3 apimties trūko. Pataisymas buvo būtina sąlyga norint išlaikyti auditą.
3 atvejis – reputacijos išsaugojimo patikrinimas. Komunikacijos komanda paprašė AI pateikti produkto rinkodaros kopiją; AI pasiūlė „visiškai neutralų anglies dioksidą ir nulinį poveikį aplinkai“. Komanda suprato, kad neturi gyvavimo ciklo duomenų ir patvirtintų kompensavimo dokumentų, kurie tai patvirtintų; teiginį pakeitė sakiniu su tokiais įrodymais kaip „iki 2023 m. sumažinome gamybos išmetimą 18 % (nepriklausomas patikrinimas: X)“. Šis pakeitimas nuo pat pradžių užkirto kelią galimam klaidinančios reklamos tyrimui.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Apskaičiuokite mano įmonės anglies pėdsaką.
Kodėl jis silpnas: nėra apimties, vienetų, metodų ir duomenų. AI užpildo spragas gamyba; Išvesties negalima valdyti.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: šiltnamio efektą sukeliančių dujų inventorizacijos specialistas. Apskaičiuokite 1 apimtį pagal ŠESD protokolą. Duomenys: gamtinių dujų sąnaudos 480 000 m³, dyzelinas 12 000 L. Pateiksiu emisijos koeficientą; NESUDARYKITE faktoriaus, vietoj jo palikite etiketę [FAKTORIUS] ir parašykite, iš kur jis turėtų būti paimtas. Atlikite skaičiavimus CO₂e tonomis naudodami vykdomąjį Python kodą. Pateikite rezultatus lentelės forma pagal kurą ir sumoje.
Keturi kopijuojami šablonai
1) Skaičiavimas su apimtimi ir vieneto aiškumu:
Jūsų vaidmuo: anglies dioksido inventoriaus ekspertas. Apskaičiuokite šią veiklą: [veikla].Standartas: GHG Protocol. Aiškiai nurodykite taikymo sritį (1/2/3). Vienetas: CO₂e tonos. Aš nurodysiu emisijos koeficientą arba galite pasakyti šaltinį ir palikti žymą [FACTOR]; TINKAMAS.Patikrinkite skaičiavimą naudodami vykdomąjį Python kodą.
2) Veiksnių / duomenų patvirtinimas:
Parašykite [degalai/veikla] emisijos koeficientą ir vienetą. Nurodykite šaltinį (pvz., IPCC, DEFRA, vietinę oficialią lentelę) ir metus. Jei nežinote tikslios vertės, pasakykite „patikrinti iš oficialios lentelės“ ir NETINKA. Jei vertė skiriasi iš skirtingų šaltinių, nurodykite tai.
3) Greenwashing filtras:
Peržiūrėkite toliau pateiktą aplinkosaugos teiginį. Už kiekvieną sakinį paklauskite: (1) Ar tai galima išmatuoti? (2) Ar yra įrodymų/duomenų? (3) Ar tai neaiški (pvz., „ekologiška“)? Pažymėkite teiginius, kuriuose trūksta įrodymų arba jie yra perdėti ir siūlo įrodymais pagrįstą, išmatuotą alternatyvą. Teiginys: [čia]
4) Tikrinau savo sąskaitą:
Žemiau yra mano išmetamųjų teršalų skaičiavimas. Patikrinkite kiekvieną žingsnį, vienetą ir apimties klasę. Patikrinkite vieneto nuoseklumą (kg↔ton, CO₂↔CO₂e) ir faktoriaus pagrįstumą. Jei yra KLAIDA, parodykite, kuri eilutė ir kodėl. Sukurti naują paskyrą; patikrink mano: [čia]
Dažnos klaidos
- „Priminimas“ AI apie emisijos koeficientą. Veiksniai skiriasi priklausomai nuo šalies, metų ir kuro; visada fotografuokite nuo stalo.
- Maišymo apimtis. 1 taikymo sritis (tiesioginė), 2 sritis (pirkta energija) ir 3 sritis (vertės grandinė) turėtų būti pranešama atskirai.
- CO₂ prilyginimas CO₂e. Tokios dujos kaip metanas ir azoto oksidas yra daug stipresnės nei CO₂; viskas turi būti paversta CO₂e.
- Pretenzijos įterpimas į tekstą be įrodymų. Tokios frazės, kaip „neutralus anglies dioksido“, yra teisinė rizika be patikrintų duomenų ir dokumentų.
- Numerio priėmimas jo nepaleidus. Visada pateikite visą grąžintą LLM sumą naudodami kodą arba rankiniu būdu.
Atsargiai: aplinkos duomenys dažnai neturi asmeninių ar komercinių paslapčių; tačiau tiekėjų sutartys, gamyklos gamybos skaičiai ir klientų duomenys gali būti konfidencialūs. Prieš įklijuodami juos į viešuosius AI įrankius, patikrinkite savo įmonės politiką. Privatumo klausimą aptarsime 11 skyriuje.
Apibendrinant
DI aplinkoje ir klimate; yra galingas asistentas, kuris rašo kodą, tvarko duomenis, generuoja juodraščius ir apibendrina, tačiau tai nėra matavimo prietaisas, skaičiuotuvas ar reguliavimo šaltinis. Už emisijos faktorių, apimties ir vienetų tikslumo patvirtinimą, teiginių pagrindimą ir žalio plovimo vengimą atsako kompetentingas ekspertas. Kiekvienas skaičius turi būti pagrįstas šaltiniu, kiekvienas teiginys turi būti pagrįstas įrodymais.
Taikymo užduotis
Pasirinkite aplinkosaugos veiklą iš savo organizacijos (arba hipotetinio pavyzdžio), pavyzdžiui, objekto mėnesio gamtinių dujų suvartojimą. Leiskite dirbtiniam intelektui apskaičiuoti pagal anksčiau pateiktą 1 šabloną, bet palikite emisijos koeficientą tuščią. Tada suraskite koeficientą iš oficialios lentelės ir pakeiskite jį. Galiausiai, naudodami 3-ią šabloną, vieno sakinio komunikacijos tekste, kurį rašysite šiai veiklai, patikrinkite, ar nėra žalio plovimo. Palyginkite visus tris spaudinius viename puslapyje.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Užduotį apibrėžiau pagal apimtį (1/2/3) ir vienetą (tonos CO₂e).
- [ ] Aš nepadariau, kad AI atitiktų emisijos koeficientą; Aš tai patvirtinau iš šaltinio.
- [ ] Suteikiau paskyrą naudodamas vykdomąjį kodą arba rankiniu būdu.
- [ ] Teisingai atskyriau CO₂ ir CO₂e bei kg ir tonas.
- [ ] Kiekvieną teksto teiginį suderinau su įrodymais, išvalydamas perdėtą kalbą.
- [ ] Prieš įklijuodamas slaptus duomenis į atvirą AI įrankį, patikrinau politiką.