一个名为ClimateBert 的工具可以评估公司是否真的在做他们所说的环境问题，或者这只是漂绿。 进展并不顺利。
什么是漂绿
漂绿的定义是指关于公司做法和环境影响的误导性沟通。 虚假信息和广告只是为了展示对环境负责的公众形象。 当营销人员有大约三秒钟的时间来吸引某人的注意力时，操纵真相要容易得多，尤其是在赞扬可持续性努力和绿色努力时。 但是，虽然有些公司致力于为人类和地球带来真正的改变，但许多其他公司更多地在营销中而不是在实际实践中接受环境主题。 但我们如何区分漂绿和真正的绿色倡议？ 在这种情况下，人工智能发挥了作用。
气候伯特 是一种人工智能工具，可以解构公司报表、年报、报表和其他材料，以评估与气候相关的披露，并衡量实际绩效。 它是由 TCFD 创建的。 它是一个工作组，为公司提供工具以更有效地传播与气候相关的绩效。 由于这并不容易，TCFD 转向自然语言处理和神经网络寻求帮助。 庞大的数据量，通常由不清楚的词组成，是及时分析的巨大挑战。 使用像 ClimateBert 这样的 AI 工具，现在可以将数周的分析减少到数天。
气候伯特发现了什么？
不幸的是，在评估了 800 多家公司后，ClimateBert 给出了否定的回应。 人工智能已经确定有很多谈论，但缺乏实际表现。 因为？ 在对 TCFD 的评价中，有 三个主要影响因素。 第一，到目前为止，漂绿已经基本上失控了。 因此，公司没有动力改变。 第二个地方：具有讽刺意味的是，巴黎协议允许公司在他们想要披露的内容上更具“选择性”，以限制品牌风险。 第三除法国外，企业气候报告是自愿披露的。 这为公司提供了很多，太多的自由，他们想分享什么。
这就是 TCFD 坚持的原因。 企业环境承诺报告要规范化、强制性化。
寻找漂绿的人工智能
其他组织也在利用人工智能的力量来发现漂绿现象。 例如 平安，一家总部位于中国的保险和金融公司。 平安利用其数字经济研究中心和人工智能来评估企业气候披露并检测漂绿行为。 使用自然语言处理算法， 数字经济研究中心 相反，它开发了基于人工智能的指标，比传统的环境、社会和公司治理 (ESG) 指标更准确地确定气候风险敞口。
总而言之，人工智能在确定企业是真正环保还是只是漂绿方面更有效。
仍然存在两个基本问题
尽管这些例子看起来很有希望，但仍有两个问题需要解决。
首先， 需要良好的数据来训练人工智能系统并为它们提供一些分析和审查的东西。 感谢其他新兴技术，例如 i 传感器 物联网（收集 ESG 数据）和区块链（跟踪交易），我们拥有收集更多数据的基础设施。 通过测量实时能源使用情况、运输路线、制造废物等，首先冲洗绿色。
第二个问题 它显然将宏观优势应用于微观解决方案。 仅评估公司在植树等热门举措上的环境进展是不够的。 微软、阿里巴巴、美国运通等公司都在参与种植数百万棵树的计划。 这主意听起来很不错 直到你开始考虑它真正产生的影响。
一棵成熟的树木每年可以抵消大约 20 公斤（48 磅）的二氧化碳。 很好，不是吗？ 然而，大多数公司并没有考虑到成长所需的时间。 树种也决定了数量 二氧化碳“捕获”. 一棵成熟的枫树 它每年可以抵消大约 226 公斤（500 磅）的二氧化碳，虽然 棕榈树平均每年只有 2 公斤（15 磅）。 公司需要了解有多少棵树、什么类型、在什么位置等。 准确计算对 CO2 的影响。 这显然是一个使企业花费更多金钱、资源和时间的过程。 所以事情没有做好，或者没有做好。
值得庆幸的是，人工智能也是处理这些任务的理想选择。
通过检测漂绿现象，人工智能帮助我们在商业沟通中建立真相和信任。 它可以帮助公司表明他们确实在做某事。 如果我们可以建立一个数据收集标准来正确地教育她，人工智能将帮助我们为所有人建立一个更可持续的世界。
