ClimateBertと呼ばれるツールは、企業が環境に関して自分たちが行っていると言っていることを実際に行っているのか、それとも単なるグリーンウォッシングなのかを評価しました。 うまくいきませんでした。
グリーンウォッシングとは
グリーンウォッシングの定義は、企業の慣行と環境への影響に関する誤解を招くコミュニケーションを指します。 環境に配慮した公共イメージを提示するためだけに作成された虚偽の情報および広告。 マーケティング担当者が誰かの注意を引くのに約 XNUMX 秒しか与えられていない場合、特にサステナビリティへの取り組みや環境保護への取り組みを称賛する場合、真実を操作するのははるかに簡単です。 しかし、人々と地球に真の違いをもたらすことに取り組んでいる企業がある一方で、多くの企業は実際の実践よりもマーケティングに環境テーマを取り入れています。 しかし、グリーンウォッシングと真のグリーンイニシアチブをどのように区別すればよいでしょうか? この場合、人工知能が活躍しています。
クライメートバート は、企業の声明、年次報告書、声明、およびその他の資料を分解して、気候関連の開示を評価し、実際のパフォーマンスを測定する人工知能ツールです。 TCFDによって作成されました。 気候関連のパフォーマンスをより効果的に広めるためのツールを企業に提供するタスクフォースです。 これは簡単ではないため、TCFD は自然言語処理とニューラル ネットワークに助けを求めました。 多くの場合、不明確な単語で構成される膨大な量のデータをタイムリーに分析することは大きな課題です。 ClimateBert のような AI ツールを使用すると、数週間かかっていた分析が数日に短縮されます。
ClimateBertは何を発見しましたか？
残念ながら、800 社以上の企業を評価した後、ClimateBert は否定的な回答をしました。 AIは話が多いと判断しましたが、実際のパフォーマンスは不足しています。 なぜなら？ TCFDの評価には、 XNUMXつの主な要因。 最初の、グリーンウォッシングはこれまでのところほとんど制御不能になっています。 そのため、企業が変化するインセンティブはありません。 二位: 皮肉なことに、パリ協定により、企業はブランド リスクを制限するために開示したい内容をより「選択的に」することができました。 第三にフランスを除いて、企業の気候報告は自主的な開示です。 これにより、企業は共有したいものに関して多くの、あまりにも多くの自由を得ることができます。
それがTCFDが主張する理由です。 私たちは、環境への取り組みに関する企業報告書を標準化し、義務化する必要があります。
グリーンウォッシングを探す AI
他の組織も人工知能の力を利用してグリーンウォッシングを発見しています。 例えば ピンアン、中国に拠点を置く保険および金融会社。 Ping An は、デジタル経済研究センターと AI を活用して、企業の気候に関する情報開示を評価し、グリーンウォッシングを検出します。 自然言語処理アルゴリズムを使用して、 デジタル経済研究センター 代わりに、従来の環境、社会、コーポレート ガバナンス (ESG) の指標よりも正確に気候リスクへのエクスポージャーを判断する AI ベースの指標を開発しました。
要約すると、AI は、企業が本当に環境に優しいのか、単にグリーンウォッシングなのかを判断するのにより効率的です。
XNUMXつの基本的な問題が残っています
これらの例は有望に見えますが、対処すべき問題がXNUMXつあります。
まず、 人工知能システムをトレーニングし、分析およびレビューするための何かを提供するには、優れたデータが必要です。 私のような他の新しい技術のおかげで 感覚 IoT (ESG データを収集するため) とブロックチェーン (トランザクションを追跡するため) により、より多くのデータを収集するためのインフラストラクチャーが整っています。 リアルタイムのエネルギー使用量、輸送ルート、製造廃棄物などを測定することで、グリーンウォッシングをより早く洗い流します。
XNUMX番目の問題 それは明らかにマクロの利点をミクロのソリューションに適用しています。 植林などの一般的なイニシアチブに関する企業の環境への取り組みを評価するだけでは十分ではありません。 Microsoft、Alibaba、American Express などの企業はすべて、数百万本の木を植えるプログラムに取り組んでいます。 素晴らしいアイデアのようですね それが実際に与える影響を考慮し始めるまで。
成木は、年間約 20 キロ (48 ポンド) の CO2 を相殺します。 いいですね。 ただし、ほとんどの企業は、成長するのにかかる時間を考慮していません。 樹種によっても量が決まります。 CO2「捕獲」。 成熟したカエデの木 年間約 226 キロ (500 ポンド) の CO2 を相殺できます一方、 ヤシの木は平均して年間わずか 2 キロ (15 ポンド) しか成長しません。 企業は、木の数、種類、位置などを理解する必要があります。 CO2 への影響を正確に計算します。 これは明らかに、企業により多くのお金、リソース、および時間を費やすプロセスです。 したがって、物事は行われないか、うまく行われません。
ありがたいことに、AI はこれらのタスクの処理にも理想的です。
人工知能はグリーンウォッシングを検出することで、ビジネス コミュニケーションにおける真実と信頼を構築するのに役立ちます。 また、企業が実際に何かを行っていることを示すのにも役立ちます。 彼女を適切に教育するためのデータ収集基準を確立できれば、人工知能はすべての人にとってより持続可能な世界を構築するのに役立ちます。
