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。 虚偽の情報および広告は、環境に責任のある公共のイメージを提示するためにのみ作成されました。 マーケターが誰かの注意を引くのに約XNUMX秒かかるとき、特に持続可能性の取り組みとグリーンな取り組みを称賛することになると、真実を操作するのははるかに簡単です。 しかし、人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もありますが、他の多くの企業は、実際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できますか？ この場合、人工知能が作用し始めています。
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。 これは、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、不明瞭な単語で構成される膨大な量のデータは、タイムリーに分析する必要がある大きな課題です。 ClimateBertなどのAIツールを使用すると、数週間の分析を数日に短縮できます。
ClimateBertは何を発見しましたか？
残念ながら、800以上の企業を評価した後、ClimateBertは否定的な反応を示しました。 AIは多くの話があると判断しましたが、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、これまでのところ、グリーンウォッシングはほとんど手に負えなくなっています。 したがって、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、企業はブランドの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。 環境への取り組みに関する企業の報告を標準化して義務化する必要があります。
グリーンウォッシングを求めて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、中国を拠点とする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、企業の気候変動の開示を評価し、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、AIベースの指標を開発して、従来の環境、社会、企業統治（ESG）指標よりも正確に気候リスクへのエクスポージャーを決定しています。
要約すると、AIは、ビジネスが本当に環境にやさしいのか、それとも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）には、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があります。 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により、最初にグリーンウォッシングが洗い流されます。
XNUMX番目の問題 それは明らかにマクロの利点をマイクロソリューションに適用しています。 植樹などの人気のある取り組みについて、企業の環境の進捗状況を評価するだけでは不十分です。 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検討し始めるまで。
成熟した木は、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、成長にかかる時間を考慮していません。 樹種も量を決定します 「捕獲された」CO2。 成熟したカエデの木 年間約226キロ（500ポンド）のCO2を相殺することができます一方、 ヤシの木の平均は年間わずか2キロ（15ポンド）です。 企業は、樹木の数、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、物事は行われていないか、うまく行われていません。
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。 そしてそれは、企業が本当に何かをしていることを示すのに役立ちます。 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、人工知能は私たちが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。
