随着环境、社会和治理问题对组织的重要性日益增加，对 ESG 指标报告的规范举措已经开始，负责任的人工智能将在多个方面发挥关键作用。
环境、社会和治理因素不仅对投资评级很重要。从 2024 年开始，它们将成为欧盟某些类型公司的强制性披露要求。
虽然法规将规范公司报告方式，但避免处罚的需要并不是促 通过负责任的 使公司关注 ESG 问题的唯一因素。Forrester Consulting对风险和财务决策者进行的一项调查发现，几乎所有受访者（90%）都预计到 2025 年 ESG 数据将对他们的公司非常重要。人工智能也是如此，而这正是两者可以合作的地方：通过处理为企业提供动力的所有类型的数据来创造商业价值和竞争优势并推动创新。
负责任的人工智能的作用
众所周知，人工智能本身存在风险。算法偏差、能源密集型 whatsapp 号码数据 流程和隐私问题只是 ESG 战略可能存在的一些问题。然而，采用负责任的人工智能方法的关键是能够了解可用的不同方法、它们的能力和影响，并做出符合您的业务目标的最佳选择。
在 expert.ai，我们的绿色玻璃方法提供了一个具体的框架来推进负责任的人工智能，同时敦促全行业强调确保部署符合以下要求：
负责任的 AI 对 ESG 的价值
环境、社会和治理因素不仅仅是财务或数字性质的。根据对您 如何在线宣传您的业务？ 的业务而言重要的内容，它包括有关您活动的广泛信息。这包括有关您的供应商和合作伙伴的信息，并且可以来自各种来源：
- 内部文件
- 第三方报告
- 开源网络内容
- 社交媒体和在线论坛等实时来源
我们谈论的是文本和语言形式的数据，即非结构化数据，而这正是自然语言处理 (NLP)和自然语言理解 (NLU)等人工智能技术能够发挥最大价值的地方。这包括从多个来源获取大量人类语言数据，捕捉最重要的信息，以便公司拥有知识和洞察力，为决策提供信息，从而清晰地了解风险和机遇。
以下仅是ESG 报告将考虑的信息类型的示例：
- 环境：减缓气候变化（包括温室气体排放）、适应气候变化、资源利用和生物多样性。
- 社会和人权：性别平等、工作条件和尊重人权。
- 治理：有关公司如何管理可持续发展事务、风险管理和可持续发展报告流程的内部控制、商业道德和游说活动的信息。
您的负责任 AI 清单
我们使用 Green Glass 方法来应对 AI 带来的风险。在评估管理数据的解决方案以及考虑使用 AI 应对的任何其他业务挑战时，请以此作为起点。
算法完整性
- 您知道您的数据来自哪里吗？
- 您知道您的数据是如何被标记的吗？
- 你能解释一下你的模型是如何得出其结果的吗？
- 你的模型是否有防止算法偏差的安全措施？
决策者需要可以信赖的数据。对于人工智能，算法的输出取决于几个因素，包括用于训练的人工智能方法和训练数据。
此外，如果系统执行的任务和/或结果无法解释，则会 企业对企业数据库 在多个层面给企业带来风险，尤其是在信任层面。虽然并非每个流程或行业都需要审计，但金融和医疗保健等某些行业绝对依赖于系统行为方式和原因的透明度。
正如我们的首席执行官 Walt Mayo 所说，“如果您所使用的技术能够帮助您做出更好的决策，那么您应该了解它是如何帮助您的。