Ievads AI ESG un ilgtspējībā: lomas, robežas, apstiprināšana un ētika — Mākslīgais intelekts ilgtspējībā un ESG pārvaldībā

Ieguvumi:

Spēja atšķirt, kur mākslīgais intelekts ietaupa laiku ESG darbplūsmā (dati, konti, kartēšana, ziņošana) un kur faktoru, standarta un pretenziju lēmumi tiek atstāti cilvēku ziņā atkarībā no riska līmeņa
Spēja pielietot disciplīnu, kas pārbauda katru skaitlisko un kvalitatīvo rezultātu ar vienības, avota un audita izsekojamības soļiem
Izpratne par to, kāpēc viltoti emisijas faktori, viltotas standarta atsauces un zaļās mazgāšanas valoda ir riski šai profesijai, kas jāņem vērā jau pašā sākumā.

Uzņēmuma ilgtspējas ziņojums vairs nav tikai labas gribas brošūra; Tas ir tikpat saistošs, auditēts un juridiskas sekas kā grāmatvedības dokuments. Ar Eiropas Savienības CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) regulu tūkstošiem uzņēmumu; Tai bija jāatklāj oglekļa emisijas, darbinieku dati un piegādes ķēdes ietekme obligātā, pārbaudāmā un salīdzināmā veidā, tāpat kā finanšu pārskatos. Šajā nodaļā jūs uzzināsiet, kur mākslīgais intelekts (AI) patiesi ietaupa laiku šajā smagajā un datu ietilpīgajā uzdevumā, kur tas ir bīstams un kā pārbaudīt katru izvadi.

Pirmkārt, kritiska koncepcija. ESG ir angļu valodas vārdu Environmental, Social un Governance iniciāļi; Tas ir sistēmas nosaukums, kas mēra uzņēmuma ietekmi uz vidi, piemēram, oglekļa emisijas un ūdens izmantošanu, sociālo ietekmi, piemēram, darbinieku tiesības un darba drošību, un pārvaldības praksi, piemēram, valdes struktūru un ētiku. Ilgtspējas ziņojumi ir standarta veidā veiktspējas mērīšana šajās trīs jomās un tās publiskošana.

Otrs kritiskais jēdziens: halucinācijas ir tad, kad AI ar pilnu pārliecību rada informāciju, kas patiesībā nav patiesa. ESG pasaulē šis; Jūs varat saskarties ar fiktīvu emisijas koeficientu, neesošu GRI standarta numuru, nepareizu mērvienību vai atsauci uz neesošu tiesību akta pantu. Kritiskais punkts ir tas, ka lielas valodas modelis (LLM) nav kalkulators, normatīvā datubāze vai auditors. Tas ir teksta ģenerators, kas statistiski atdarina tekstus, ko redz apmācības datos. Lielāko daļu laika tas rada precīzu informāciju; taču atšķirība starp “lielāko daļu laika precīza” un “pietiekami precīza, lai izietu auditu” ir viss ESG ziņojumos.

Kur AI darbojas ESG un kur ne?

Padomājiet par AI kā ātru projektu, datu pārvaldīšanas un analīzes partneri: tas ir vērtīgs, taču būtisks validācijai. Sekojoša atšķirība ir šī moduļa pamats.

Meklējumi

AI ieguldījums

Eksperta atbildība

datu vākšana

Rediģē dažādus formātus, atzīmē atstarpes

Numura apstiprināšana ar avota dokumentu

Emisijas konts

Izveido formulu un aprēķinu ietvaru

Emisijas koeficienta pārbaude no oficiālā avota

GRI/CSRD kartēšana

Iesaka sastāvdaļas standarta priekšmetiem

Precīzi pārbauda ar standarta tekstu

Būtiskuma analīze

Sadala ieinteresēto pušu viedokļus tēmās

Pieņemiet lēmumu par prioritāti

Atskaites rakstīšana

Izgatavo teksta projektu un kopsavilkumu

Atbalstiet katru apgalvojumu ar pierādījumiem

Zaļās mazgāšanas kontrole

Apzīmē riskantas frāzes

uzņemties galīgo atbildību

Īkšķis: piemērot AI, nevis pašiem datiem; izmantot datu kārtošanai, sastatņu analīzei un teksta uzmetumam; Vienmēr pārbaudiet katru numuru un katru standarta atsauci ar primāro avotu (rēķinu, skaitītāja ierakstu, oficiālu standarta tekstu, emisijas faktoru datubāzi). Aiz katra skaitļa ilgtspējības ziņojumā jābūt revīzijas izsekojamībai, ko revidents varētu vēlēties. AI nevar sniegt šos pierādījumus; tas tikai palīdz jums to organizēt.

Trīs nāvējoši mākslīgā intelekta slazdi ESG

1. Sagatavotie emisijas koeficienti un skaitļi. AI var "aizpildīt" emisijas koeficientu, ko tas neatceras (oglekļa emisiju koeficients uz degvielas vai elektroenerģijas vienību) ar skaitli, kas šķiet saprātīgs. Šis skaitlis padara nederīgu visu oglekļa pēdas aprēķinu.

2. Atsauce uz neesošiem vai novecojušiem tiesību aktiem/standartiem. AI var ģenerēt standarta skaitļus, kas šķiet reāli, bet kuru saturs ir nepareizi attēlots vai pilnībā izdomāts, piemēram, "GRI 305-7". Standarti arī tiek regulāri atjaunināti; Modelim zināmā versija var būt novecojusi.

3. Valoda, kas rada zaļo mazgāšanu. AI dedzīgi rada jauki skanošus, bet nepamatotus un maldinošus apgalvojumus, piemēram, "videi draudzīgs", "videi draudzīgs", "neitralizēts ar oglekli". Šie paziņojumi mūsdienās rada juridisku risku. Mēs to detalizēti apskatīsim 10. nodaļā.

Padoms. Pieejiet katram skaitliskajam ESG rezultātam, uzdodot trīs jautājumus: (1) Kāda ir tā mērvienība (tCO₂e, kg, MWh)? (2) Kurš dokuments ir avots? (3) Kā es varu pierādīt šo skaitli revidentam? Šie trīs jautājumi uztver lielāko daļu ESG kļūdu jau pašā sākumā. "tCO₂e" šeit ir "oglekļa dioksīda ekvivalenta tonnas"; Tas ir pasākums, kas pārvērš dažādas siltumnīcefekta gāzes vienā kopīgā vienībā.

Soli pa solim: droša AI darbplūsma ESG

1. Saistiet uzdevumu ar standartu un vienību. Tā vietā, lai "Aprēķiniet mūsu oglekļa emisiju", sakiet "2024, Stambulas birojs, dabasgāzes patēriņš 12 000 m³; Aprēķiniet emisiju tCO₂e ar SEG Protokola tvēruma 1 metodi, norādiet emisijas koeficientu un izmantoto avotu."

2. Skaidri jautājiet avotu un pieņēmumu. Lūdziet AI pierakstīt, kuru emisijas koeficientu, kādu standartu un kādu pieņēmumu viņš izmantoja katram skaitlim. Nepieņemiet nevienu numuru, nenorādot avotu.

3. Pārbaudiet, izmantojot primāro avotu. Apstipriniet emisijas koeficientu no oficiālas datu bāzes (piemēram, valsts enerģētikas departaments, AK DEFRA datu kopa, IEA), standarta tekstu no GRI vai EFRAG oficiālā dokumenta. EFRAG ir Eiropas institūcija, kas sagatavo ESRS (European Sustainability Reporting Standards) standartus, uz kuriem balstās CSRD.

4. Saglabājiet audita liecības. Tabulā ierakstiet, kurus datus izmantojāt, no kura avota, kurā datumā un ar kādu pieņēmumu. To pieprasīs apliecinājuma auditors (neatkarīgs pārbaudītājs).

5. Lieciet cilvēkam apstiprināt galīgo apgalvojumu. Aiz katras publiskas ESG prasības ir jābūt atbildīgai personai.

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

Viena un tā paša darba pieprasīšana divos dažādos veidos radikāli maina rezultāta ticamību.

Vāja uzvedne:

Aprēķiniet mūsu uzņēmuma oglekļa pēdas nospiedumu un uzrakstiet rindkopu ilgtspējas ziņojumam.

Šis apgalvojums neietver vienību, apjomu, gadu, datus un avotu; AI aizpilda tukšās vietas ar izdomājumiem un rada tekstu, kas ir pilns ar zaļo mazgāšanu.

Spēcīga uzvedne:

Jūsu loma: vecākais ESG ziņošanas speciālists.Ievades dati (izmantojiet tikai šos, ierakstiet "nav datu", ja trūkst):- 2024, dabasgāze: 12 000 m³ - 2024, tīkla elektrība: 85 000 kWhUzdevums: Aprēķināt emisijas CO₂e, izmantojot SEG protokolu, pamatojoties uz metodi21. Rlocation-missions. izmantošana Norādiet faktoru, vienību un avotu atsevišķā kolonnā. - Ja nezināt faktoru, neizdomājiet to; Uzrakstiet "nepieciešams oficiālais faktors". - Norādiet rezultātu tabulā; Beigās uzskaitiet vienumus, kas ir jāpārbauda.

Ētika, privātums un robežas

ESG dati bieži ir sensitīvi: dati par darbinieku dzimumu un algu (sociālie rādītāji), piegādātāja līguma nosacījumi, finansiālā ietekme vēl nav atklāta. Pirms šo datu ievadīšanas publiskā AI rīkā noskaidrojiet privātuma robežu. anonimizēt vai apkopot personas datus (vārds, ID, alga KVKK un GDPR ietvaros) pirms to nodošanas AI; Tas ir, atsevišķu cilvēku vietā pārvērtiet tos kopsavilkuma skaitļos, piemēram, "sieviešu darbinieku īpatsvars ir 38%. KVKK ir Türkiye personas datu aizsardzības likums, un GDPR ir Eiropas personas datu aizsardzības likums.

Uzmanību: nepatiess vai pārspīlēts apgalvojums ESG ziņojumā ir ne tikai reputācijas risks; Tas var izraisīt naudas sodu un juridisku atbildību saskaņā ar CSRD un valsts tiesību aktiem patērētāju tiesību jomā. Nepublicējiet AI iesniegtus apgalvojumus bez pierādījumiem.

trīs mini futrāļi

1. gadījums — izdomāts faktors. Ražošanas uzņēmums AI nodeva dīzeļdegvielas patēriņu un lūdza veikt emisijas aprēķinu. YZ izmantoja koeficientu "2,40 kgCO₂e/l dīzeļdegvielai". Eksperts pārbaudīja: oficiālais faktors bija aptuveni 2,68 kgCO₂e/l. Atšķirība bija 10% un nozīmēja novirzi aptuveni 11 tonnas CO₂e uz 40 000 litriem patēriņa. Faktors ir labots no oficiālā avota.

2. gadījums — neesošs standarts. Konsultants lūdza YZ ziņojumam nosaukumu "GRI 305-8 ūdens patēriņš". tā kā par ūdeni ziņo GRI 303; GRI 305 ir emisijas gaisā. Pārbaudot ar standarta tekstu, kļūda tika fiksēta un saturs tika pārvietots uz pareizo rakstu.

3. gadījums — Greenwashing valoda. YZ mazumtirdzniecības zīmolam ieteica teikumu "mūsu produkti ir pilnīgi videi draudzīgi". ESG komanda to uzskatīja par nepierādāmu un aizstāja to ar konkrētu, pierādāmu apgalvojumu, piemēram, "60% no mūsu iepakojuma tiek pārstrādāti (2024, iekšējais mērījums)."

Aicina veikt auditam gatavu darbu

Pārbaudiet zemāk esošo ESG tekstu ar audita aci. Katram skaitliskajam apgalvojumam: 1) Vai mērvienība ir skaidra? 2) Vai ir norādīts avots? 3) Vai tas ir pārbaudāms vai subjektīvs/pārspīlēts? Atzīmējiet nepamatotus vai neskaidrus apgalvojumus, piemēram, "videi draudzīgs, zaļš, dabisks" un katram iesakiet konkrētu, izmērāmu alternatīvu. Teksts: [TEXT]

Šajā uzvednē ir sniegts īss politikas izklāsts, kas precizē AI izmantošanas ierobežojumus organizācijā.

Jūsu loma: ilgtspējības komandas vadītājs. Uzdevums: uzrakstiet 1 lappuses garu iekšējās politikas projektu, kas regulē AI izmantošanu ESG darbā. Ietveriet:- uzdevumus, kuros AI var brīvi izmantot (konspekts, kopsavilkums, formatējums); - uzdevumi, kuriem nepieciešama cilvēka pārbaude (skaitlis, faktors, standarta attiecinājums, pretenzija);- datu veidi, kas nekad netiks ievadīti AI (personas dati, neizpaužama finansiālā ietekme).Tonis: skaidrs, aizzīmju, piemērojams.

Šajā uzvednē ir izveidots neliels “audita pēdas” tabulas skelets, ko var pievienot katram ESG nodevumam.

Biežas kļūdas

Numura pieņemšana bez avota. Katrs YZ norādītais emisijas koeficients un skaitlis nav iekļauts ziņojumā, ja to nav apstiprinājis oficiālais avots.
Vienības ignorēšana. Ja kg jauc ar tonnām, kWh ar MWh, rezultāts var atšķirties 1000 reizes.
Akli uzticoties viņu standarta trikiem. GRI/ESRS vielu numuri ir jāapstiprina ar oficiālu dokumentu.
Sensitīvu datu ievadīšana, kādi tie ir. Darbinieku un piegādātāju dati netiek sniegti publiskajam rīkam bez anonimizācijas.
AI nodošana auditora vietā. AI var izveidot kontrolsarakstu, taču tas nevar sniegt neatkarīgu garantiju.

Rezumējot

AI ir spēcīgs ESG izstrādes, datu apkopošanas un analīzes partneris; bet tas nav kalkulators, reglamentējošā datubāze vai auditors. Tās vērtību atklāj tā pārbaude. Katra skaitļa apstiprināšana no primārā avota, katras standarta atsauces salīdzināšana ar oficiālo tekstu, sensitīvu datu anonimizācija un atbildības par galīgo prasību nodošana cilvēkam ir šī moduļa pastāvīgā mugurkauls. Nekad neaizmirstiet atšķirību starp "šķiet, ka esat plūstoši" un "nokārtojis auditu".

Lietojumprogrammas uzdevums

Izvēlieties vienu vides datu vienumu no savas organizācijas (vai fiktīva uzņēmuma): piemēram, ikmēneša elektrības rēķinu. Pieprasiet 2. sfēras emisiju uzskaites skeletu no AI, izmantojot iepriekš redzamo “barošanas uzvednes” veidni. Pēc tam: (1) salīdziniet izmantoto emisijas koeficientu ar oficiālu avotu, (2) pārbaudiet vienību konsekvenci, (3) uzrakstiet nelielu audita izsekojamības tabulu, kurā uzskaitīti, kuri vienumi “jāpārbauda”.

kontrolsaraksts

[ ] Es apšaubīju katra MI norādītā skaitļa vienību un avotu.
[ ] Es apstiprināju emisijas faktorus ar oficiālu datubāzi.
[ ] Esmu pārbaudījis standarta (GRI/ESRS) numurus ar oficiālo tekstu.
[ ] Man ir anonimizēti vai apkopoti sensitīvi/personas dati.
[ ] Es atzīmēju apgalvojumus bez pierādījumiem, piemēram, "videi draudzīgs, zaļš, dabisks".
[ ] Katram lēmumam es saglabāju revīzijas liecības (avots, datums, pieņēmums).
[ ] Esmu noteicis atbildīgo personu, kas apstiprina galīgo prasību.