7月5日，2024貝殼財經(jīng)年會“ESG強(qiáng)監(jiān)管時代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)”主題論壇在京舉行。全國社?；鹄硎聲崩硎麻L王忠民以“ESG擁抱AI的新模態(tài)”為題發(fā)表演講,。他認(rèn)為，人工智能（AI）將是解決ESG問題的有效手段和數(shù)字化應(yīng)用,。當(dāng)前盡管我國社會各界已經(jīng)對“雙碳”目標(biāo)達(dá)成共識。不過，在實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)過程中仍需解決諸多問題,。如在強(qiáng)監(jiān)管時代不斷增強(qiáng)之下，漂綠,、洗綠,、假綠現(xiàn)象層出不窮，如何杜絕相關(guān)問題,？如何有效地運行碳排放交易權(quán),、自愿減排量（CCER）等交易系統(tǒng)？王忠民認(rèn)為,，AI時代的到來,，恰好可以解決這些問題，并為ESG未來發(fā)展提供有效的技術(shù)手段和數(shù)字化應(yīng)用,。比較而言,，在這次人工智能浪潮來臨時,，綠色ESG領(lǐng)域的機(jī)器人和大模型相較于其他領(lǐng)域起步較慢,。AI垂直應(yīng)用可讓ESG領(lǐng)域形成歷史飛躍“AI大模型提供了一個可以足夠解決復(fù)雜的、系統(tǒng)性的精細(xì)顆粒度問題的優(yōu)質(zhì)基礎(chǔ)工具,?！蓖踔颐裾J(rèn)為，借鑒大模型相關(guān)LLM（即Large Language Model,，大語言模型）,，可以重新解構(gòu)為ESG領(lǐng)域落地應(yīng)用下垂類的LLM。在王忠民看來,，這兩者最大的差別在于,，大模型的LLM是多模態(tài)語言反映在其他模態(tài)當(dāng)中所形成的數(shù)據(jù)。而在ESG框架下,，第一個“L”換成Local,，即當(dāng)?shù)亍⒙涞?；第二個“L”換成Living,，即活生生的、現(xiàn)實的,，當(dāng)下存在,、正在運行的，本地生活,、產(chǎn)業(yè),、綠色、ESG等領(lǐng)域,。王忠民認(rèn)為,，正如將AI運用于自動駕駛場景一樣，AI只有在ESG相關(guān)領(lǐng)域中落地在可實施的垂直細(xì)分場景中,，才能夠?qū)崿F(xiàn)在現(xiàn)實生活,、生產(chǎn)過程中的一次歷史性飛躍和進(jìn)步,。若不如此，ESG相關(guān)領(lǐng)域就沒有運用到大模型時代具有開源性的最優(yōu)算力和最優(yōu)結(jié)果,?！癆I還可以為全社會提供最現(xiàn)實生活中最緊迫,、最具有社會價值的ESG工具,，亦是AI助力通向 ‘雙碳’過程中最根本的落腳點、最根本的下延垂直細(xì)分的有效值,?！蓖踔颐裰赋觯@可以把積累起來的算力和通用模型放入最具有價值的場景窗口當(dāng)中,。AI技術(shù)可準(zhǔn)確感知和計算碳足跡AI能否破解碳足跡無法被準(zhǔn)確感知,、采集和計算等問題？對此,，王忠民給出了肯定的答案,。所謂碳足跡，是在ESG領(lǐng)域中僅碳這一種元素在生產(chǎn),、消費,、生活、辦公等場景下,，從開采挖掘變?yōu)樯a(chǎn)消費品的過程中所產(chǎn)生的社會正向結(jié)果和排碳所帶來的負(fù)向結(jié)果,。“目前,，最大的模型參數(shù)已超過1.5萬億個,。而過去在計算碳足跡的長度、顆粒度時從未對如此多的變量進(jìn)行有效的認(rèn)知,、把握,、細(xì)化和系統(tǒng)性之間關(guān)聯(lián)，更不用說是將這些變量系統(tǒng)性地集成和分解,，并將其有效地落地于新的應(yīng)用場景,。”王忠民表示,，目前ESG相關(guān)數(shù)據(jù)庫均不達(dá)標(biāo),，是因為數(shù)據(jù)庫里面沒有向量，只是在存儲器中放入了社會數(shù)據(jù)的簡單集合,。王忠民認(rèn)為,，如果將ESG數(shù)據(jù)從ESG角度先進(jìn)行核算、產(chǎn)生向量數(shù)據(jù)庫,，并產(chǎn)生了基于ESG算法的Token,，這才是讓數(shù)據(jù)從一盤散沙向更具有ESG應(yīng)用價值方向邁進(jìn)。人們在這樣的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢時，才能得到真正有用,、有價值的數(shù)據(jù),，并真正將其運用到ESG領(lǐng)域當(dāng)中?！靶枰獜?qiáng)調(diào)的是RAG（Retrieval-Augmented Generation,，大模型外掛數(shù)據(jù)庫）?！蓖踔颐襁M(jìn)一步指出,，RAG中的檢索（Retrieval）是進(jìn)行不斷回溯、清理,、運算,，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在進(jìn)行增強(qiáng)（Augmented），最后用于新一代應(yīng)用（Generation）,。而這些數(shù)據(jù)通過“檢索”進(jìn)一步即可達(dá)到不同維度,、不同深度、不同顆粒度的精進(jìn),，這可讓外掛數(shù)據(jù)中心變成一個更加理性,、清晰、有用的工具,。這意味著此時的ESG相關(guān)軟件工具,、數(shù)據(jù)庫均向AI智能化大步邁進(jìn)。王忠民還指出,，如果將企業(yè)生產(chǎn)過程中的企業(yè)制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）和企業(yè)資源計劃（ERP）全部放在人工智能當(dāng)中,，讓每一種生產(chǎn)要素完成ESG化，可讓生產(chǎn)流程的顆粒度越來越細(xì),。即使是生產(chǎn)流程已經(jīng)完全通過無人操作,，AI都可以將生產(chǎn)全流程中的物理性材料和人工技術(shù)服務(wù)清晰地計入ESG體系。由此,，企業(yè)的AI流程和管理將成為企業(yè)最重要的崗位,。如果運用AI大模型可以把生產(chǎn)生活認(rèn)識得十分清楚，就可以將過去的碳足跡認(rèn)識準(zhǔn)確,。AI能否把未來地球中的ESG領(lǐng)域碳的方方面面都認(rèn)知清楚,？對此，王忠民認(rèn)為,，數(shù)字孿生地球或許可以做到,。如果使用最優(yōu)算力形成機(jī)器人和大模型并進(jìn)行計算，最后可模擬得到地球未來的ESG情況,，如未來的碳排放,、污染情況,、河流和空氣的情況。這不僅更有利于避免極端天氣造成的災(zāi)害,，也可以讓未來的ESG一目了然,。AI可助力跨境企業(yè)降低相關(guān)ESG監(jiān)管所帶來的成本當(dāng)前，ESG領(lǐng)域碳關(guān)稅成為不少跨境企業(yè)面臨的巨大成本挑戰(zhàn),。如何在全球監(jiān)管趨嚴(yán)的前提下,，保證企業(yè)利潤和發(fā)展？王忠民認(rèn)為,，AI或許可以有所幫助,。王忠民認(rèn)為,，可以借鑒跨境電商的全托管和半托管模式,。他認(rèn)為，如今ESG是全球化問題,，同樣會面臨跨境電商遭遇“800美元免關(guān)稅懸而未決”的不確定性,。比如當(dāng)前新能源汽車，美國,、歐洲等地已以新能源電池相關(guān)材料是否符合ESG相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)為由增加碳關(guān)稅,。“如果企業(yè)已形成全球化產(chǎn)業(yè)鏈,、消費鏈,，其全球產(chǎn)業(yè)中ESG領(lǐng)域的碳足跡、碳排放如何計算清楚,，讓企業(yè)可以在全球各類貿(mào)易規(guī)則下暢通無阻,？”王忠民指出，這就需要AI化的跨境碳顧問幫助企業(yè)進(jìn)行相關(guān)托管,，因為它可以將各類數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確地分析,。在王忠民看來，我國不僅要內(nèi)循環(huán),，也要參與到全球的貿(mào)易發(fā)展和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,，特別是AI助力ESG領(lǐng)域的發(fā)展。AI可以讓碳交易的調(diào)節(jié)作用更加有效今年初,，暫停七年后全國溫室氣體自愿減排交易市場（CCER）高規(guī)格重啟,。目前每噸碳排放交易價格尚未突破百元大關(guān)。對此,，王忠民認(rèn)為,，CCER當(dāng)前艱難重啟，碳排放權(quán)交易價格相對較低,，無法真正有效地調(diào)動全社會達(dá)成“雙碳”目標(biāo)的積極性,。當(dāng)前誰能夠成為價格決定者,？在王忠民看來，只有用AI大模型才可以清晰計算碳排放當(dāng)中減碳和排碳兩者之間的有效數(shù)據(jù),，才能夠最終得出最后的碳價,，并讓排放者付出這個價格下的社會成本。也只有如此,，才能夠調(diào)動市場中個人,、家庭、企業(yè),、產(chǎn)業(yè)等各類參與主體的減碳積極性,。“以前的排碳量算不清,，就無法讓CCER等碳交易機(jī)制真正發(fā)揮出應(yīng)有的作用,。”王忠民表示,，但今天AI大模型可以把ESG市場算得清楚,，將各方應(yīng)該擔(dān)當(dāng)?shù)某杀竞褪找嬗嬎銣?zhǔn)確，這就可以形成今天最準(zhǔn)確的社會碳排放權(quán)的價格體系,，才可以讓無數(shù)人主動且積極參與到減碳的行動當(dāng)中去,。新京報貝殼財經(jīng)記者 姜樊編輯 陳莉校對 王心