Visapusiška ESG darbo eiga, duomenų valdymas, etika ir kokybės vartai

Pelnas:

• Galimybė sukurti aštuonių žingsnių ESG darbo eigą nuo reikšmingumo iki publikavimo su kokybės vartais, kurių ritmas „dirbtinis intelektas gamina → žmogus patikrina → praeina pro vartus“
• Galimybė apsaugoti asmeninius ir neatskleidžiamus finansinius duomenis klasifikuojant ESG duomenis kaip nemokamus/vidinius/konfidencialius
• Galimybė prisiimti galutinę atsakomybę ir prie kiekvieno leidinio pridėti atsakingus vardus ir patvirtinimo įrašus, nepasikliaujant „AI sakė“ gynyba

Ankstesniuose dešimtyje padalinių aptarėme kiekvieną ESG ir tvarumo verslo dalį atskirai: įvedimą ir ribas, reikšmingumą, duomenų rinkimą, anglies dioksido apskaitą, ataskaitų teikimo sistemas, tiekimo grandinę, komunikaciją su suinteresuotosiomis šalimis, ataskaitų rašymą, užtikrinimą ir žalią plovimą. Šiame paskutiniame skyriuje sujungsime dalis ir sukursime visapusišką darbo eigą: kur, kaip ir su kokiais saugumo vartais naudoti dirbtinį intelektą (AI) kiekviename žingsnyje nuo tvarumo misijos apibrėžimo iki jos paskelbimo. Taip pat duomenų valdymą, privatumą ir etinę atsakomybę įtrauksime į vieną sistemą.

Dar kartą pakartokime pastovų modulio pagrindą: AI; Tai asistentas, kuris rašo kodą, tvarko duomenis, rengia juodraščius ir apibendrina. Skaičiaus tikslumas, faktoriaus patvirtinimas, standarto kontrolė, pretenzijos įrodymas ir galutinė atsakomybė visada tenka kompetentingam ekspertui. Šis įrenginys šį principą paverčia kasdiene darbo eiga ir kontroliniu sąrašu.

Visapusiška ESG darbo eiga

Apsvarstykite aštuonių etapų tvarumo ataskaitų teikimo ciklą:

1. Taikymo sritis ir reikšmingumas – kokios temos yra esminės? (2 skyrius)
2. Duomenų rinkimas – šaltiniai, vienetai, audito seka. (3 skyrius)
3. Skaičiavimas – anglies ir kitos metrikos su patikrintais koeficientais. (4 skyrius)
4. Sistemos atitikimas – GRI/ESRS/ISSB medžiagos, patvirtinimas oficialiu tekstu. (5 skyrius)
5. Tiekimo grandinė – 3 sritis ir deramas patikrinimas. (6 skyrius)
6. Rašymas ir bendravimas – Subalansuota, pagrįsta ataskaita ir suinteresuotųjų šalių pranešimas. (7–8 skyrius)
7. Patikrinimo rengimas — Įrodymų grandinė ir audito rengimas. (9 skyrius)
8. Pretenzijos auditas – Greenwashing patikra ir išleidimo patvirtinimas. (10 skyrius)

Kiekviename žingsnyje AI yra greitintuvas; Bet prie kiekvieno žingsnio išėjimo yra kokybės vartai – kontrolinis taškas, kurį reikia praeiti prieš pereinant prie kito žingsnio. Išvestis, kuri nepraeina pro duris, neprogresuoja.

žingsnis

Ką daro AI?

Kokybiški vartai

medžiagiškumas

Temos kandidatas, temos analizė

Poveikio+finansų aspekto žmogaus pritarimas

Duomenys

Konfigūravimas, vienetų konvertavimas

Šaltinio ir apimties patikrinimas

sąskaitą

Formulė, kodiniai pastoliai

Faktas patvirtintas iš oficialaus šaltinio

Derinimas

Straipsnio pasiūlymas

Patikrinkite vaizdą su standartiniu tekstu

rašyba

juodraštis, santrauka

Pretenzijų rūšiavimas be įrodymų

pretenzija

Greenwashing nuskaitymas

Žmonių sertifikuotas leidinys

Patarimas: nustatykite darbo eigą „AI gamina → žmogus patikrina → išeina pro duris“ ritmu. Prieš perkeldami kiekvieną AI išvestį į kitą veiksmą, paklauskite: „Kokia šios išvesties dalis negali tęstis be patvirtinimo? Ta dalis yra to žingsnio kokybės vartai.

Duomenų valdymas ir privatumas

ESG duomenys dažnai yra jautrūs: darbuotojų lyties ir atlyginimo duomenys, tiekėjų sutarčių sąlygos, finansinis poveikis dar neatskleidžiamas, gamyklos gamybos duomenys. Prieš pateikiant juos viešajam AI įrankiui, būtina juos klasifikuoti. Duomenų valdymas yra „kas kokius duomenis gali naudoti, kaip ir su kokiu įrankiu? Klausimas susietas su taisykle.

Paprasta klasifikacija:

• Nemokama: duomenys jau viešai prieinami (paskelbta ataskaita). Jis gali būti suteiktas AI.
• Vidinis naudojimas: vidiniai duomenys, neturintys komercinės vertės. Atsargiai įmonės automobilyje.
• Konfidencialu: Komercinė paslaptis, neatskleistas finansinis poveikis, asmens duomenys (KVKK/GDPR). Ji nėra suteikiama dirbtiniam intelektui be anonimiškumo ar institucinių (nenutekėjusių) priemonių.

Jūsų vaidmuo: duomenų valdymo patarėjas. Užduotis: klasifikuokite šiuos duomenų elementus kaip „nemokamas / vidinis naudojimas / konfidencialumas“ ir parašykite rekomenduojamą veiksmą su kiekvienu konfidencialiu elementu (anonimizuoti / apibendrinti / įmonės įrankis / visai neduoti). Taisyklė: jei nesate tikri, įtraukite į didesnę apsaugos klasę. Elementai: [ASMENS IR FINANSINIŲ DUOMENŲ ELEMENTAI]

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Tai, kaip deleguojate užduotį įrankiui, iš esmės keičia privatumo riziką.

Silpnas raginimas:

Išanalizuokite tą darbuotojo atlyginimų ir patalpų gamybos lentelę, sugalvokite ESG suvestinę.

Eksportuoja neapdorotus asmens ir komercinės paslapties duomenis tiesiai į atvirą įrankį; Nėra klasifikavimo, anonimiškumo ir patvirtinimo žingsnio.

Galingas raginimas:

Jūsų vaidmuo: ESG analitikas, jautrus duomenų valdymui. Pateikiau jums TIK apibendrintus asmeninius / komercinės paslapties duomenis. Užduotis: išanalizuoti šiuos apibendrintus rodiklius. Taisyklės:- Duomenyje JOKIŲ asmenų vardų, pavardžių, atlyginimų, ID ar neatskleidžiamo finansinio poveikio; Jei matote tokį lauką, pasakykite „KONFIDENCIALŪS DUOMENYS – neapdoroti, įspėti“. - Nepridėkite prie rezultato naujo skaičiaus; tiesiog tęskite mano pateiktą santrauką. - Išvesties pabaigoje pridėkite pastabą „Reikalingas žmogaus patvirtinimas“. Duomenys (sukaupti): [SUMARY INDICATORS]

Atsargiai: „AI pasakė“ nėra gynyba. Atsakomybė už neteisingą numerį, nepagrįstą pretenziją ar nutekėjusius konfidencialius duomenis ESG ataskaitoje tenka organizacijai ir ją patvirtinusiam asmeniui. Kai naudojate dirbtinį intelektą, atsakomybės neperkeliate; Jūs tik pagreitinsite darbą.

Kokybiški vartai nuo galo iki galo

Šis raginimas atlieka visus veiksmus vienu patikrinimu prieš paskelbiant.

Jūsų vaidmuo: ESG kokybės užtikrinimo pareigūnas. Užduotis: pereikite toliau pateiktą ataskaitos skyrių per kokybės vartus nuo galo iki galo. Prie kiekvieno elemento nurodykite "pass / FAIL" ir parašykite priežastį, jei nepavyko: 1) Ar nurodytas kiekvieno skaičiaus šaltinis ir vienetas? 2) Ar emisijos faktoriai yra iš oficialaus šaltinio? 3) Ar patikrinti standartiniai prekių numeriai? 4) Ar pažymėti įgaliotieji serveriai / įverčiai? 5) Ar yra teiginių apie žalią plovimą? 6) Ar yra kokių nors konfidencialių / asmeninių duomenų nutekėjimo? 7) Atsakingas pavadinimas už galutinį patvirtinimą priskirtas? Skyrius: [SKYRIUS]

Šis raginimas konvertuoja visą modulį į įmonės politiką.

Jūsų vaidmuo: tvarumo komandos vadovas. Užduotis: parašykite 1 puslapio vidinę politiką, reglamentuojančią komandos AI naudojimą ESG darbe. Apima: – užduotis, kuriose dirbtinį intelektą galima naudoti laisvai (juodraštis, santrauka, kodas, temos analizė); – užduotis, kurias reikia patikrinti žmogaus (faktorius, standartas, tvirtinimas, apimtis); – duomenų tipus, kurie niekada nebus teikiami dirbtiniam intelektui (asmeniniai, neatskleidžiami finansiniai), – kokybės užtikrinimo žingsnius, kuriuos reikia atlikti prieš kiekvieną išleidimą. Tonas: aiškus, taikomas taškas.

trys mini dėklai

1 atvejis. Pranešimas grįžo pro duris. Viena komanda manė, kad atliko visus veiksmus, o ataskaita paruošta publikuoti. Galutinis kokybės kontrolės raginimas vienoje skiltyje užfiksavo be šaltinio pateiktą teiginį „78 % atkūrimas“ ir teiginį „neutralus anglies junginiams“. Publikavimas buvo sustabdytas prieš tai, kai buvo ištaisyta; Durys sulaikė klaidą, kol ji tapo vieša.

2 atvejis. Užkirstas kelias konfidencialių duomenų nutekėjimui. Analitikas įklijuos dar nepaskelbtus ketvirčio finansinio poveikio duomenis į viešai prieinamą analizės įrankį. Duomenų klasifikavimo raginimas pažymėtas kaip „konfidencialu – neatskleista finansinė informacija“. Duomenys iš pradžių buvo apibendrinti, o vėliau apdorojami įmonės įrankyje; Užkirstas kelias galimam teisės aktų pažeidimui.

3 atvejis – atsakomybės prisiėmimas. Po to, kai buvo paskelbta ataskaita, suinteresuotoji šalis suabejojo ​​skaičiumi. Komanda nesakė „AI apskaičiavo“; atidarė audito seką, nurodė šaltinį, padarė nedidelį pataisymą ir aiškiai paaiškino. Toks požiūris, kuris nesiremdavo „AI sakė“ gynyba, išsaugojo pasitikėjimą.

Dažnos klaidos

• Judėjimas į priekį be kokybės durų. Jei patikrinimas neatliekamas baigiant kiekvieną veiksmą, klaidos kaupsis iki galo.
• Duomenų suteikimas transporto priemonei jos neklasifikuojant. Konfidencialūs ir asmeniniai duomenys negali būti įvesti į viešą AI be anonimiškumo.
• Atsakomybės perdavimas AI. „AI sakė“ nėra teisinė ar profesionali gynyba.
• Mąstymo žingsniai izoliuoti. Esmė, duomenys, skaičiavimas ir pretenzija yra tarpusavyje susiję; Jei vienas yra pažeistas, nukenčia visi.
• Neskiriamas asmuo, atsakingas už leidinio patvirtinimą. Už kiekvieno viešo teiginio turi slypėti žmogus.

Apibendrinant

ESG verslas yra aštuonių tarpusavyje susijusių žingsnių grandinė, o AI yra kiekvieno žingsnio greitintuvas; Tačiau kiekviename žingsnyje yra kokybės durys. Ritmas „AI gamina → žmogus patikrina → išeina pro duris“ sujungia visas šio modulio pamokas į vieną studijų discipliną. Klasifikuokite duomenis ir saugokite konfidencialumą, patvirtinkite veiksnį ir standartą iš oficialaus šaltinio, susiekite teiginį su įrodymais, atsikratykite žalio plovimo prieš paskelbimą ir suteikite galutinę atsakomybę žmogui. AI pagreitina darbą; Jūs prisiimate tikslumą, sąžiningumą ir atsakomybę. Šios profesijos kriterijus yra ne „atrodai sklandžiai“, o „išlaikyti auditą ir būti pasitvirtinusiam“.

Taikymo užduotis

Sujunkite ankstesniuose vienetuose pateiktus rezultatus (reikšmingumo sąrašą, anglies dioksido sąskaitą, ataskaitos skyrių) į vieną mini ataskaitą. Peržiūrėkite šią mini ataskaitą iš 7 straipsnių naudodami aukščiau pateiktą AI raginimą nuo galo iki galo. Tada: (1) pataisykite kiekvieną elementą, pažymėtą "RELEASE", (2) klasifikuokite ir imkitės veiksmų dėl visų konfidencialių / asmens duomenų, (3) pridėkite atsakingą pavadinimą ir patvirtinimo pastabą dėl paskelbimo.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Darbo eigą nustatau pagal ritmą „AI gamina → žmogus patikrina → praeina pro duris“.
• [ ] Kiekvieno žingsnio išėjime įdiegiau kokybiškus vartus.
• [ ] Visus duomenis klasifikavau kaip nemokamus/vidinius/konfidencialius ir saugojau konfidencialumą.
• [ ] Aš patvirtinau veiksnius ir standartinius elementus iš oficialaus šaltinio.
• [ ] Kiekvieną teiginį palaikiau įrodymais, pašalindamas žalią plovimą prieš paskelbdamas.
• [ ] Prisiėmiau atsakomybę nepasikliaudamas „AI pasakė“ gynyba.
• [ ] Nustačiau atsakingą leidinio pavadinimą ir patvirtinimo įrašą.

Modulio egzaminas

1. Kuri iš šių dalykų yra geriausia DI padėtis ESG ir tvarumo versle?

• A) Dirbtinis intelektas yra kodo, duomenų ir brėžinių pagalbininkas; Atsakomybė už veiksnius, standartus, įrodymus ir etinius sprendimus tenka žmonėms ✔
• B) Dirbtinis intelektas yra auditorius, o jo teikiamos ESG vertės pakeičia nepriklausomą patikinimą
• C) Dirbtinis intelektas veikia tik rašant ataskaitas, jis neturi nieko bendra su duomenimis ir skaičiavimais
• D) Kadangi dirbtinis intelektas yra nešališkesnis nei žmonės, visi ESG sprendimai turėtų būti palikti jam

Aprašymas: Dirbtinis intelektas; Tai asistentas, kuris rašo kodą, tvarko duomenis, rengia juodraščius ir apibendrina. Tačiau galutinė atsakomybė už emisijos koeficiento patvirtinimą, standartinio cheminės medžiagos numerio patikrinimą, kiekvieno teiginio įrodymą tenka kompetentingam ekspertui. Didžiosios kalbos modelis nėra skaičiuotuvas, reguliavimo / standartų duomenų bazė ar tikrintuvas; yra teksto generatorius, kuris sukuria „kitą labiausiai tikėtiną žodį“, o jo nepatvirtinta išvestis gali sukelti klaidingą pranešimą ar pretenziją.

2. Ką reiškia problemos „poveikio reikšmingumo“ aspektas atliekant dvigubo reikšmingumo analizę?

• A) Emisijos įtaka bendrovės pelnui ir akcijų vertei
• B) Finansinė emisijos rizika tik investuotojams
• C) Konkuruojančių įmonių veikla ta pačia tema
• D) Įmonės veiklos poveikis aplinkai ir visuomenei ✔

Aprašymas: Dvigubas materialumas žiūri į du objektyvus. Finansinis reikšmingumas – tai emisijos įtaka įmonės pinigų srautams ir vertei („išorė į vidų“). Poveikio reikšmingumas – tai įmonės veiklos poveikis aplinkai ir visuomenei („inside out“). CSRD/ESRS įgyvendina abu aspektus; Kadangi dirbtinis intelektas dažnai pasislenka tik į finansinę kryptį, poveikio kryptis turi būti papildomai valdoma žmogaus.

3. Koks yra teisingas metodas renkant energijos duomenis kWh, MWh ir GJ iš skirtingų įrenginių?

• A) Nepaisykite vienetų ir pridėkite visus skaičius tiesiogiai
• B) Pasikliaukite dirbtiniu intelektu, kad surinktumėte ilgą sąrašą savo galvoje
• C) Visų reikšmių konvertavimas į vieną vienetą ir konvertavimas bei suma su kodu/formule ✔
• D) Didžiausio padalinio pasirinkimas ir kitų įrenginių nepranešimas

Paaiškinimas: Įrenginio nutekėjimas yra dažniausia ir pavojingiausia ESG klaida; Kadangi 1 MWh = 1 000 kWh, jei įrenginys yra praleistas, rezultatas gali nukrypti 1 000 kartų. Teisingas požiūris yra konvertuoti visas reikšmes į vieną vienetą ir dirbtiniam intelektui atlikti šį konvertavimą ir sumuoti naudojant vykdomąjį kodą / formulę, o ne rankiniu būdu; taigi rezultatas yra deterministinis ir patikrinamas.

4. Kokia apimtis apima emisijas, susidarančias gaminant perkamą elektros energiją pagal ŠESD protokolą?

• A) Taikymo sritis 1
• B) 2 taikymo sritis ✔
• C) 3 taikymo sritis
• D) Jis neįtrauktas į jokią apimtį ir nepranešamas

Aprašymas: 1 taikymo sritis – tiesioginiai išmetimai iš pačios organizacijos šaltinių (katilo, įmonės transporto priemonės, generatoriaus). 2 taikymo sritis – netiesioginiai išmetimai gaminant perkamą energiją (elektros, garo, šildymo, vėsinimo). 3 taikymo sritis apima visas kitas netiesiogines emisijas vertės grandinėje (tiekimas, kelionės, produkto naudojimas, atliekos). Elektra išeina ne iš įmonės kamino, o ją gaminanti elektrinė išmeta emisijas; taigi tai yra 2 taikymo sritis.

5. Kokia sąvoka naudojama šiltnamio efektą sukeliančias dujas, tokias kaip metanas (CH₄) paverčiant CO₂e ir kodėl tai svarbu?

• A) GWP (visuotinio atšilimo potencialas); jei praleista, metano/N₂O poveikis bus labai neįvertintas ✔
• B) AQI (oro kokybės indeksas); nustato ore esančių dujų spalvą
• C) GRI (ataskaitų teikimo iniciatyva); nustato medžiagą, kurioje bus pranešta apie dujas
• D) Koeficientų nereikia; metanas skaičiuojamas nuo 1 iki 1, kaip ir CO₂

Aprašymas: GWP (Global Warming Potential) yra koeficientas, paverčiantis skirtingų šiltnamio efektą sukeliančių dujų šildymo poveikį į bendrą vienetą, palyginti su CO₂. 100 metų metano GWP yra maždaug 28; Taigi 1 tona metano reiškia maždaug 28 tonas CO₂e. Jei GWP bus praleistas, stiprių dujų, tokių kaip metanas ir N2O, poveikis bus labai neįvertintas ir inventorius bus visiškai netikslus; Taip pat reikėtų nurodyti, kuris GWP rinkinys (pvz., IPCC AR6, 100 metų) naudojamas.

6. Kuris metodas tinkamas apskaičiuojant „veiklos duomenis × emisijos koeficientą“ šiltnamio efektą sukeliančių dujų apraše?

• A) Naudodami veiksnį, kurį įsimena dirbtinis intelektas, ir leiskite jam viską atlikti rankiniu būdu
• B) Visų dujų skaičiavimas kaip CO₂ ir praleidimo koeficientas bei GWP konversija
• C) Numatytųjų koeficientų naudojimas tiksliai kiekvienai šaliai, metams ir degalams
• D) koeficiento patvirtinimas iš oficialaus šaltinio pagal šalį ir metus bei apskaičiavimas pastoliai ir suma su kodu ✔

Aprašymas: Emisijos faktoriai skiriasi priklausomai nuo šalies, metų ir kuro; „Priminus“ dirbtinį intelektą kyla rizika susigalvoti dalykus (haliucinacijos). Faktorius visada turi būti patvirtintas iš oficialios lentelės (IPCC, DEFRA/EPA, TEA, nacionalinis inventorius); Tik aprėpties atskyrimas, apskaitos pastoliai ir bendras kodas turėtų būti atliekami naudojant dirbtinį intelektą. Kelių eilučių sumos atliekamos vykdomuoju kodu, o ne rankiniu būdu.

7. Kaip teisingai elgsis GRI/ESRS standartinis cheminės medžiagos numeris (pvz., „GRI 305 vandens suvartojimui“), kurį siūlo AI?

• A) Įrašykite numerį tiesiai į ataskaitą, nes dirbtinis intelektas tai siūlo
• B) Prekių numeriai nesvarbūs; galima parašyti bet ką
• C) numerio ir jo turinio patikrinimas oficialiu standartiniu tekstu, patvirtinimas, jei jis netikras/pasenęs ✔
• D) Kadangi į vandenį ir orą išmetami teršalai yra panašūs, apie juos praneškite tame pačiame straipsnyje

Aprašymas: dirbtinis intelektas gali generuoti standartinius skaičius, kurie atrodo tikri, bet kurių turinys yra klaidingas arba visiškai išgalvotas; Be to, atnaujinami standartai, o modeliui žinoma versija gali būti pasenusi. Pavyzdžiui, vanduo nurodomas pagal GRI 303, o GRI 305 yra išmetamas į orą. Todėl kiekvieno cheminės medžiagos numerio ir turinio negalima naudoti nepatvirtinus oficialiu standartiniu tekstu (GRI/EFRAG/ISSB).

8. Jei dauguma tiekėjų tiekimo grandinėje neturi tikrų duomenų apie anglies dioksidą, koks yra teisingas ir sąžiningas požiūris į 3 taikymo sritį?

• A) Tiesiogiai naudojant dirbtinio intelekto sudarytus skaičius tiekėjams
• B) Visiškai praleisti 3 taikymo sritį, nes tai „sunku išmatuoti“
• C) Naudokite tuos, kurių duomenys yra tikri, aiškiai pažymėkite tarpinį serverį tiems, kurie neturi ✔
• D) Įgaliojimo taikymas visiems tiekėjams ir jo slėpimas ataskaitoje

Aprašymas: 3 taikymo sritis yra daugumos įmonių didžiausias, bet sunkiausiai išmatuojamas elementas. Tiekėjams, teikiantiems faktinius duomenis, tie duomenys naudojami; Tiems, kurie jo nepateikia, gali būti naudojamas išlaidomis pagrįstas įgaliotinis (sąmatas). Svarbiausia yra neslėpti įgaliotinio: ataskaitoje turi būti aiškiai nurodyta panaudotos sąmatos dalis ir proporcija. Užslėptas įgaliotasis serveris gali lemti nepriklausomo patikinimo atmetimą; Taip pat neteisinga visiškai praleisti 3 taikymo sritį, remiantis tuo, kad ją „sunku išmatuoti“.

9. AI pažymėjo tiekėją kaip „galimą priverstinį darbą“, remdamasis tik šalies vidurkiu. Kas yra teisingas elgesys?

• A) Priimkite signalą kaip įrodymą ir nedelsdami viešai nutraukite santykius su tiekėju
• B) Rašyti pretenziją tiesiai į ataskaitą, nes dirbtinis intelektas tai pasakė
• C) Visiškai ignoruoti rizikos signalus ir jų visiškai nenagrinėti
• D) Signalo vertinimas kaip „perspėjimas, kurį reikia ištirti“ ir patvirtinimas atliekant patikrinimą vietoje bei patikimu šaltiniu ✔

Paaiškinimas: rimtų kaltinimų, pavyzdžiui, žmogaus teisių pažeidimų, negalima įrodyti dirbtinio intelekto sukurtu signalu. Toks signalas yra tik „perspėjimas, kurį reikia ištirti“; Naudoti jį kaip galutinį kaltinimą yra nesąžininga ir teisiškai rizikinga. Tokius teiginius tik patvirtina patikimas šaltinis, patikrinimas vietoje ir teisinis procesas. Dirbtinis intelektas generuoja signalus; Žmogus prisiima sprendimą ir atsakomybę.

10. Kokia yra svarbiausia atsargumo priemonė analizuojant šimtus laisvo teksto atsakymų iš suinteresuotųjų šalių apklausos naudojant AI?

• A) Reikalauti retų, bet labai svarbių (saugos/etinių/aplinkosaugos) signalų atskirai ir jų neužgožti ✔
• B) Pasirinkti tik didžiausio dažnio temas, pašalinant mažumos nuomones
• C) Sumažinkite visus atsakymus iki vienos teigiamos santraukos ir palikite detales
• D) Priimti dirbtinio intelekto santrauką vietoj neapdorotų atsakymų

Aprašymas: Dirbtinis intelektas teminėje analizėje sustiprina daugumos ir slopina mažumos balsą. Tačiau pats vertingiausias signalas apie tvarumą kartais yra rimta saugumo, etikos ar aplinkosaugos problema, išsakyta vieno žmogaus. Taigi analizė klausia „kas buvo sakoma dažniausiai? Jis nesibaigia; „Retų, bet labai reikšmingų“ signalų turėtų būti prašoma atskirai, o neapdoroti atsakymai turėtų būti naudojami kartu su santrauka, o ne vietoje jos.

11. Koks yra efektyviausias būdas išvengti netikrų skaičių ir taikinių nutekėjimo į tekstą rašant ataskaitos skyrių dirbtiniam intelektui?

• A) Iš karto parengti visą ataskaitą, pasakius „parašyk tinkamą tekstą“
• B) Pateikti tik patikrintus duomenis ir aiškiai uždrausti generuoti naujus numerius / pretenzijas ✔
• C) Patikrinkite, koks sklandus ir įspūdingas tekstas, ir paskelbkite jį
• D) Leisti AI užpildyti trūkstamus duomenis pagrįstais spėjimais

Aprašymas: Dirbtinis intelektas generuoja skaičius ir taikinius, kurių jūs iš tikrųjų neturite, naudodamas logiką „taip sakoma panašiose ataskaitose“ tuščioje eilutėje. Veiksmingiausia atsargumo priemonė yra pateikti tik patikrintus duomenis ir „nepridėti jokių skaičių, procentų, datų ar pretenzijų, išskyrus duomenis, kuriuos jums pateikiau; Aiškiai nurodykite taisyklę „trūkstančioje vietoje įrašyti [DUOMENYS REIKALINGI]“. Be to, ataskaita turėtų būti spausdinama dalimis, papildyta duomenimis.

12. Į ką pirmiausia atkreipia dėmesį nepriklausomas užtikrinimo auditorius, peržiūrėdamas tvarumo ataskaitą?

• A) Kaip sklandžiai ir profesionaliai parašyta ataskaita
• B) Kiekviena problema turi įrodymų grandinę, kurią galima atsekti iki pirminio dokumento ✔
• C) Dirbtinis intelektas sako: „ataskaita parengta auditui“
• D) Padarykite, kad ataskaita atrodytų tvirtesnė nei konkurentų

Paaiškinimas: Egzaminuotoją domina ne teksto sklandumas, o kiekvieno teiginio įrodymų grandinė; Pirmasis jo klausimas yra „įrodyti šį skaičių“. Nagrinėjama, iš kokio šaltinio dokumento kilęs skaičius, kokią formulę ir veiksnį jis paverčia ataskaita, ar galima kartoti savarankiškai. Todėl kiekviena medžiagos metrika turi būti atsekama iki jos šaltinio, veiksniai turi būti patikrinti iš oficialaus šaltinio ir nurodyti įgaliotiniai; Dirbtinis intelektas tam ruošiasi, bet negali suteikti garantijos.

13. Kuris iš šių teiginių apie aplinką kelia mažiausią žalio plovimo riziką?

• A) „Iki 2023 m. gamyboje išmetamų teršalų kiekį sumažinome 18 % (su trečiosios šalies patvirtinimu)“ ✔
• B) „Mūsų produktai yra visiškai ekologiški ir natūralūs“
• C) „Mūsų įmonė yra neutrali anglies dioksido“ (nepateikdama jokių dokumentų ar duomenų)
• D) „Esame tvariausia ir beveik nulinio poveikio įmonė pramonėje“

Paaiškinimas: geras aplinkosauginis teiginys yra išmatuojamas (yra skaičius), įrodytas (pagrįstas įrodymais) ir aiškios apimties (aišku, kas su kuo lyginama ir kada). „Iki 2023 m. sumažinome gamybos išmetimą 18 % (su trečiosios šalies patvirtinimu)“ turi šias tris savybes. Tokios frazės kaip „ekologiškas“, „natūralus“, nesertifikuotas „neutralus anglies dioksido“ yra kiekybiškai neįvertinamos arba nepagrįstos ir kelia grėsmę žaliam plovimui.

14. Ką reikia padaryti prieš įklijuojant neatskleidžiamus įrenginio gamybos ir emisijų duomenis į viešai prieinamą AI įrankį analizei?

• A) Įklijuoti duomenis tokius, kokie yra; aplinkosaugos duomenys visada yra viešai prieinami
• B) Dovanoti nesiimant atsargumo priemonių, nes atsakomybė pereina dirbtinio intelekto teikėjui
• C) Rizika yra tiesiog klaidingas apskaičiavimas; Konfidencialumo priemonė yra nereikalinga
• D) Duomenų klasifikavimas kaip nemokami/vidiniai/konfidencialūs ir konfidencialių duomenų anonimiškumas arba įmonių įrankių naudojimas ✔

Atskleidimas: gamyklos gamybos ir išmetamųjų teršalų duomenys gali būti komercinės paslaptys; finansiniai/aplinkosaugos duomenys, kurie dar nebuvo atskleisti, gali pažeisti teisės aktų atskleidimo taisykles; Darbuotojo buvimo vietos/atlyginimo duomenys yra asmens duomenys, patenkantys į KVKK/GDPR taikymo sritį. Prieš suteikiant tokio tipo duomenis atviram įrankiui, būtina juos klasifikuoti kaip nemokamus/vidinius/konfidencialius, prireikus anonimizuoti arba naudoti korporatyvinį (be duomenų) įrankį. „AI sakė“ nėra gynyba; Atsakomybė tenka institucijai ir ją tvirtinančiam asmeniui.