負責任的AI：ESG視角下的人工智能

人工智能無疑是當下最火的科技熱點，自ChatGPT誕生以來，各類大模型層出不窮，生成式人工智能給了各行各業無限的想象空間，ESG領域也隨之迎來巨變。人工智能可以在哪些方面賦能ESG？如何讓AI真正負起責任？

在11月2日的2023年《財富》ESG峰會上，《財富》中國新媒體副主編楊安琪與北京有機數科技聯合創始人及總經理胡若菡，榮耀ESG辦公室負責人、ESG總監劉小軍以及IBM中國系統開發中心首席技術官孟繁晶圍繞“負責任的AI” 這一話題展開了對話。

以下是對話實錄：

楊安琪：人工智能是當下最火熱的前沿技術，讓我們從ESG的視角之下看看人工智能應該怎么做。我們這場討論叫負責任的AI，我想聽各位講講什么叫負責任的AI，AI要為我們負什么樣的責任？

孟繁晶：我們都在講科技改變生活，我作為一名工程師在一線的研發系統里已經工作了20多年，以我自己的信念，我一直相信科技是向善的，我希望經過我們技術人員的努力，還有國際組織相互的合作，我們可以真正讓AI負起責任來。

從AI和ESG結合的角度，我覺得可以做的有很多，剛才我們有提到ESG是哪些方面，首先從環境的角度來講，AI就可以做很多的貢獻。1971年，IBM CEO小沃森簽署了公司的第一個企業責任的承諾，我們從1991年開始發布ESG報告。從技術角度來講，我們一直在把科技應用到環境治理以及社會責任的方面。

現在的極端天氣、氣候變化是我們面臨的首要挑戰，IBM在今年8月份和NASA一起合作發布了生成式人工智能第一個地理信息大模型，通過這個大模型我們對大量的衛星數據進行分析，訓練出來的模型可以幫我們做很多，比如說洪水的預測，森林火災的預警，同時也幫我們預測極端天氣對農作物、對糧食的影響。

在企業責任方面，我們的AI也可以做更多。我們知道現在有很多的社會問題，比如說人口拐賣。據聯合國的統計，有80%的人口拐賣受害者是婦女與兒童，這個產業利潤高達1500億美金，這是什么概念？就是跟我們的毒品和金融欺詐是相當的。

科技到底能做什么？從IBM來講，我們和國際刑警組織、人權組織、大學合作，一起把這些數據融合在一起，最后一定會落到金融上。所以我們就通過金融交易間的蛛絲馬跡去判斷這是不是人口拐賣的行為，我們可以發現很多異常的交易，以這個信息為基礎可以幫助我們識別出高風險的交易，通過這樣一種方式我們可以避免人口拐賣。

同時，我們也可以用人工智能使有視障的人群與物理世界鏈接，和數字世界進行鏈接。所以，人工智能在ESG中有非常廣泛的應用。

楊安琪：劉總講講榮耀在做ESG的時候把哪些ESG元素融入到產品當中，我們怎么理解負責任的AI？

劉小軍：IBM是科技行業的老大哥，榮耀是一個非常新興的品牌。即使是一個新品牌，我們在獨立運營的第一年就成立了以管理團隊為核心的ESG委員會，我們希望把ESG這種理念植入到整個公司的基因中。當時在確定ESG戰略方向的時候，我們在內部進行了很多輪的討論，拉上了CEO、董事長一起討論，最終結合我們自己的業務和特點，我們才確定了科技向善、綠色環保、隱私保護等七個方向。在整個討論過程當中，我們遵循了兩個準則和兩個基本要求，這也是我們管理團隊給我們的要求。第一，我們一定要把ESG和業務以及產品結合起來，必須要ESG做實，這樣我們才能把ESG本身變得可持續，這一特點從我們ESG的組織架構就可以看得出來。

楊安琪：若菡，有機數也是專注ESG評級、環境數據和氣候模型的金融科技公司，跟我們講講你的觀察。

胡若菡：謝謝主持人，也謝謝《財富》的邀請。首先我覺得科技推動了人類的進步，在如今全球都在說可持續發展的背景下，科技企業和科學技術一定是非常重要的角色。我們有機數是專注于ESG數據、氣候數據、氣候風險模型的公司，我們能深切地體會到技術的革新，我們的同事每天都在關注哪些最新的技術可以給我們如何去應用，給企業、金融機構、投資者帶去幫助，這是我們每天實際面對的問題。

作為從第一天開始就把人工智能、機器學習等一系列技術融入到產品開發的公司，我們深切地體會到通過AI技術處理海量的、非結構化的數據可以幫助我們識別很多企業的風險。經過三年的開發，今年我們發布了第一個覆蓋整個大中華區所有重點氣候災難的氣候大模型，涵蓋了像洪水、臺風、極端高溫、極端低溫、山火、干旱等一系列非常重大的災害。我們用了大量的新興數據，包括遙感數據、全球的氣候數據，我們也有和NASA數據的合作，還有和高校的合作。我們要考慮到極端氣候在面對碳排放增加、極端氣候頻次和嚴重性的增長，怎么落實到資產的損失，還要考慮到不同行業的行業特性和偏好，會對未來造成怎樣的影響。這一部分還涉及到很多的精算模型和很多的資產定價模型等等。

技術方面，因為我們現在有最新的技術，我們可以通過衛星定位知道10×10米區域內所有歷史上發生過的每一條臺風的路徑，每30分鐘中心風眼的強度；對于這棟樓可以直接通過衛星進行定位，外立面的影響、洪水的深度、地形地貌等等都可以知道。

楊安琪：榮耀幫助聽力障礙人群跨越數字鴻溝，這個過程中有沒有什么挑戰？

劉小軍：在做信息無障礙的過程中，最開始還是遇到了很多挑戰，包括在內部討論的時候，最開始要形成統一的意見也是不容易的。因為有些決策者會覺得現在正常人群的服務都還沒有做好，為什么要去做少數群體的服務？因為我們后來定了科技向善的目標，所以我們覺得科技是不能讓任何一個人掉隊的，這也符合榮耀的愿景，我們的愿景是創造屬于每個人的智慧新世界。在做的過程當中，最開始也遇到了一些困難，比如說我們的研發工程師總覺得我做一個產品就肯定能幫助到聽障、視障用戶，實際上有時候不是那樣的，因為我們自己不是聽障也不是視障人群，我以為我做的東西能夠幫助到他，事實上我們沒有辦法從他們的視角感受這個世界，最后我們做了很多和用戶的溝通和面對面的訪談。比如說我們在做視障功能的時候，我們的研發工程師做了一個隱隨訪談，我們跟著盲人一塊兒生活幾天，在他家里看他早上起來怎么刷牙，他擠不了牙膏很難刷牙，還有出門怎么上下樓梯，逛商場怎么坐電梯，很多盲人其實沒辦法坐電梯，因為他不知道電梯到了幾樓，很多時候電梯沒有播報。所以我們只有跟著這些用戶實實在在地去了解他們的痛點和需求，最后我們開發出來的產品才是他們真正所需要的產品。

我們還認為不僅要做出一個好產品，其實在服務階段也要把它做好，后來我們還對所有的榮耀門店里面的員工進行了一些基本知識的培訓，包括接待禮儀的培訓，希望我們在服務階段也能夠幫助到更多的人，甚至我們還設定了無障礙的專線，如果大家有問題可以直接打這個專線，可以接到專席，可以解決很多的問題，這是我們在服務領域里面所做的事情。

楊安琪：孟總談到了服務，談到新觀點，談到了可持續計算，怎么理解可持續的計算？

孟繁晶：如果我們真正去看計算領域，我們都知道碳排大戶可能是電力，但是全球數據中心的碳排相當于澳大利亞全國一年的碳排，所以加起來是非常巨大的。同時，大家都知道，最近ChatGPT帶火了一波練大模型的熱潮，大算力很耗能，最后就是能耗在持續增加。當我們看到這樣一個趨勢，我們覺得應該做一些事情。在今年1月份我們和信通院一起聯合發布了一個《可持續計算藍皮報告》，我們的初衷就是想跟大家講清楚可持續和計算到底是一個怎樣的關系。因為我經常出去參加這樣的大會，大家會說可持續對于我來講很簡單，我買點綠電是不是就沒有碳排？或者說把我的數據中心放在海底和山洞，我是不是PUE（能源使用效率）降到1.1、1.2，是不是就已經綠色了？其實不然，大家知不知道數據中心的能效比，它是整個數據中心的能耗比上IT設備的能耗，IT設備真正運行著這些數字化的應用。實際上，能效比低只表示你在冷卻系統、功能系統是高效的，但是你真正的大頭是在IT設備的能耗。所以，我們覺得現在市場上只把綠色和數據中心的能效比結合起來，這是走入了極端的誤區，當時我們就和信通院一排而合。我們的觀點是，這些算力只有用在真正的業務上才是產出，其他都是投入和成本。

我們看可持續計算，推的是一個全推站，不僅去看數據中心，我的冷卻設備有沒有用高壓直流，是不是有用液冷來做冷卻，我們其實是從企業的可持續發展目標入手。一個企業可以小步快走，也可以有宏大的愿景。所以IBM就提出來我們可以分四步，你可以按照自己企業實際情況去選擇，你可以選擇只做合規，還是優化業務流程，還是要轉型，要把企業的業務往零碳經濟去轉，還是要引領整個行業的變革，這個都意味著不同的投入。

我們把這樣的理念都放在藍皮報告里，同時我們對可持續的概念又做了一些深層的定義。很多人認為可持續就是綠色，就是低碳，其實不然。大家有體會，我們有經歷過拉閘限電，是綠色了，是降碳了，但是影響生活了。所以，從這個角度而言，我們把可持續定義了四個維度，首先是要安全合規，這是我們做計算最核心的一個目標。其次必須穩定可靠，對于企業而言，需要從上到下付出很大的代價才能達到這樣的可靠性。第三就是我們要高效運維，我能夠讓系統容易被管理，我不能因為要做可持續使得我有大量的投入和人力成本放在這。最后才是綠色低碳。

孟繁晶：我們把可持續做一個展開。我們在41個國家已經陸續把可持續計算的方案落地下來了。我可以舉兩個簡單的例子，一個是我們中國的例子，我們在和百度智能云一起合作。大家可能會用網盤，我們每個人都有很多設備，不管是電腦還是手機，有很多數據你都不知道它存在，你也用不到它，這種叫“冷數據”，冷數據如果一直在內存里會一直消耗電。IBM給百度智能云提供了一個多層級的數據存儲解決方案，我們會把大量的冷數據通過人工智能識別出來，放在磁帶庫里，如果不加電完全不耗能。我們可以做到如果你要最遠的一盤磁帶加載過來只需一分鐘就可以了，所以它對于大量的場景都是適用的。

楊安琪：若菡，你觀察到這么多的公司，給他們做評級，幫他們做風險預測。我知道現在在中國有一種現象叫“漂綠”，怎么才能夠讓這些公司更持續健康地投入到ESG的長期發展當中去呢？

胡若菡：我們有機數扮演的是橋梁的作用，連接了投資機構、金融機構、投資者以及企業，我們提供ESG的評級、一系列ESG相關的數據、分析模型等等，背后是很多金融投資機構自己的要求。因為資本也向善了，投資機構它有自己的投資目標和要求。我們對很多企業說披露應該怎么做，披露有沒有“漂綠”的成分，其實這些投資機構、投資方也很在意，因為整個的資本向善，全球的可持續發展，背后離不開一個是資本方，一個是監管的要求，當他們獲得他們的監管要求，會對它的投資組合有碳強度的要求，它一定要做到每年減碳多少，他們有自己的社會責任。

楊安琪：怎么杜絕“漂綠”呢？

胡若菡：我們有非常多的數據技術來互相印證。舉個例子，機器學習就是一個非常重要的技術手段。對于所有企業披露的碳排放，我們會有整個行業的拆分，有碳排放的因子，如果有一些極值出現，我們會立即警示這個碳排放數據是不是有問題。還有非常多的衍生數據，像傳感器數據，國內環保部門對于很多重點排污企業有非常嚴格的監測要求，這些實時的濃度數據，其實側面反映了企業到底有沒有在做他所說的事情。

另外我們有非常多的AI技術，有Google Bard、ChatGPT、LaMAD等一系列大模型可以提高我們對于非結構化信息的校準，我們可以從第三方看到企業到底發生了什么事情。我們在實際應用當中還有一個非常有意思的例子，這是一個全球頭部的生產制造企業，它面對中國幾百家供應鏈公司，它怎么去考慮供應鏈廠商關于ESG的問題？它在意這些廠商有沒有在地下偷排污水，它不能允許它的供應商有對當地的污染，它在意你有沒有弄虛作假。

通過現在多模態等一系列新的技術，可以從語音進行識別，包括小紅書、抖音、快手。如果說企業出了什么問題，也許只是一個模糊的名字，但是他們就關注，他們希望能夠杜絕污染的問題。

楊安琪：劉總，中國的科技競爭這么激烈，ESG的投入怎么影響競爭力呢？如果在ESG上投入的話，讓科技公司增加競爭力還是有所損失？

劉小軍：我可以非?？隙ǖ卣f，公司投入ESG肯定會對企業增加競爭力。這里可以舉個簡單的例子，比如說今年我們在3月份榮耀的手機上面搭載了一個通話字幕的功能，這徹底解決了聽障人士打電話的痛點問題。我們這個功能解決的是在端側實現語音轉文字的翻譯，讓很多的聽障人士在地下車庫、電梯信號微弱的地方不需要連接WiFi也不需要連接數據網絡，只要能打通電話就可以進行語音轉文字的翻譯，徹底解決了他們焦慮的狀況。3月份到現在每個月的月活人數是成倍增長，當我們把這個消息告訴給商業團隊，他們也是非常高興，就覺得開發這個功能值了，也形成了一個正向的商業閉環。所以他們愿意以后持續在這個功能上面進行優化和提升。我覺得ESG是可以和商業形成一個正向循環，是可以增加企業的競爭力的。（財富中文網）

編輯：俞再孟