Интерес к искусственному интеллекту резко возрос, подпитывая широко распространенные ожидания того, что технология ИИ вскоре может сыграть важную роль во многих отраслях. Однако разговоры о его преимуществах сопровождаются опасениями по поводу его воздействия на окружающую среду, социальную сферу и управление (ESG).
ИИ может иметь широкое влияние, от занятости и создания контента до безопасности и конфиденциальности данных, потребления энергии и даже разнообразия и интеграции. Помимо изменения климата, социального равенства, биоразнообразия и других, более «традиционных» вопросов ESG, появление генеративного ИИ в чат-ботах, таких как ChatGPT, вызвало опасения по поводу далеко идущей роботизации рабочих мест, перемещения рабочей силы и возможности подрывной деятельности и неправомерного использования, среди прочего. обеспокоенность.
Это должно побудить управляющих активами пересмотреть свои внутренние системы оценки ESG, чтобы включить в них потенциальные риски и возможности ИИ, чтобы гарантировать, что риски технологии не подрывают надежные инвестиционные подходы и продукты, связанные с устойчивым развитием, при этом используя связанные возможности.
Оценка рисков и возможностей ИИ
С социальной точки зрения ИИ может представлять несколько рисков, связанных с ESG. Конфиденциальность данных, предвзятость ИИ и вопросы безопасности уже давно обсуждаются регулирующими органами, учеными и игроками отрасли. Правительственным и отраслевым органам были выпущены первоначальные руководящие принципы, такие как Принципы искусственного интеллекта ОЭСР/Группы двадцати. Однако немногие из них сосредоточены на социальной справедливости и долгосрочных трудовых рисках.
По оценкам McKinsey, повышение производительности за счет генеративного ИИ, которое, вероятно, будет реализовано, когда технология будет применяться в деятельности работников умственного труда, может составить 6,1–7,9 трлн долларов США в год, изменяя анатомию работы, какой мы ее знаем, и приводя к потенциальному перемещению рабочих мест. .
Действительно, в интервью Bloomberg генеральный директор British Telecom предположил, что к 2030 году его численность может сократиться на 42%.
Хотя ИИ может означать, что компании получают выгоду от повышения эффективности и увеличения прибыльности, им может потребоваться переподготовка своей рабочей силы для использования ИИ, обеспечивая при этом справедливый и инклюзивный переход при внедрении технологии. Прежде чем будет принята четкая государственная политика в отношении ИИ, компаниям рекомендуется провести оценку рисков человеческого капитала, включая потенциальные затраты на переподготовку или компенсацию неизбежных увольнений.
Рабочие силы в таких секторах, как юридические и профессиональные услуги — налогообложение и бухгалтерский учет, торговля ценными бумагами и брокерские услуги — вероятно, окажутся в числе наиболее пострадавших от ИИ, а также в службах поддержки бизнеса, таких как туристические агентства.
Еще одна задача для инвесторов будет заключаться в том, чтобы определить, подвергается ли компания воздействию или использованию фальсифицированного текста и изображений ИИ, а также потенциальные финансовые последствия, особенно при слабом регулировании.
Что касается окружающей среды, ИИ представляет несколько рисков. Согласно отчету Harvard Business Review, индустрия центров обработки данных в настоящее время несет ответственность за 2-3% глобальных выбросов парниковых газов. В нем отмечается, что объем данных по всему миру, как ожидается, будет удваиваться каждые два года.
Хранение данных и уточнение моделей и алгоритмов ИИ в течение тысяч часов обучения требует больших объемов данных (и энергии). Растущая конкуренция за ИИ между ключевыми странами и крупными игроками рынка, вероятно, приведет к значительным выбросам парниковых газов в ближайшие годы.
Инвесторам необходимо будет оценить последствия использования ИИ для своего углеродного следа, а также способы сокращения выбросов отраслевыми игроками, например, путем внедрения эффективных моделей и методов обучения или рециркуляции тепла.
В то время как финансовая значимость риска перехода, связанного с климатом, становится все более очевидной, подход ESG к риску ИИ по-прежнему остается нетронутой территорией для многих инвесторов.
Включение риска ИИ в структуру ESG
В BNP Paribas Asset Management мы периодически обновляем нашу структуру рейтинга ESG, чтобы учитывать эволюцию глобального контекста ESG. Наша модель уже учитывает риски, связанные с ИИ, такие как защита конфиденциальности для наиболее пострадавших секторов, таких как ИТ и некоторые финансовые учреждения.
Однако возможное широкое применение ИИ требует его дальнейшего внедрения в фундаментальный анализ в большем количестве секторов. Для таких отраслей, как энергетика и коммунальные услуги, здравоохранение, профессиональные услуги, средства массовой информации и реклама, сельское хозяйство, охрана окружающей среды, стоит подумать о том, как включить ИИ в свои рамки ESG, как с точки зрения рисков, так и преимуществ.
В рамках BNPP AM мы стремимся делать именно это, постоянно изучая предлагаемое регулирование ИИ и отраслевые исследования, а также думая о том, как взаимодействовать с компаниями-инвесторами в отношении рисков, связанных с ИИ.