ИИ и изменение климата: как надежно фиксировать выбросы парниковых газов
Крупные компании в ЕС по закону обязаны отчитываться о своих выбросах парниковых газов (ПГ). Однако ручной сбор этой информации из объемных PDF-отчетов об устойчивом развитии — медленный и подверженный ошибкам процесс. Многие команды пытаются ускорить его с помощью автоматизации, например, используя большие языковые модели (LLM) — системы ИИ, которые читают текст и выдают ответы.
Однако координатор проекта и постдокторант лаборатории социальной data science и ИИ (SODA Lab) доктор Мальте Ширхольц призывает к осторожности: «При использовании методов автоматического извлечения легко полностью доверять результатам LLM и упускать из виду частые ошибки измерений».
Поскольку тенденция к увеличению автоматизации перспективна, но одновременно рискованна, исследовательская группа Greenhouse Gas Insights and Sustainability Tracking (GIST) поставила цель создать надежный эталон для сбора данных о выбросах.
Золотой стандарт для записи данных о выбросах
В статье, опубликованной в Scientific Data, группа представляет золотой стандарт — эталонный набор данных для извлечения информации о выбросах ПГ. Набор данных основан на отчетах об устойчивом развитии компаний из индекса MSCI World Small Cap и немецкого DAX.
«Базовой задачей было извлечение значений выбросов ПГ из PDF-файлов в таблицу, — говорит Ширхольц. — То, что поначалу звучало просто, оказалось на удивление сложным».
В многоэтапном процессе эксперты по устойчивым финансам из LMU и Deutsche Bundesbank совместно с методологами определили строгие правила аннотирования, провели несколько раундов извлечения и проверки данных, а также собрали экспертные дискуссионные группы.
«Если вы хотите получить набор данных, который является одновременно точным и позволяет проводить сравнения между компаниями, вам нужны четкие правила и множество циклов обратной связи на протяжении всего процесса аннотирования данных, — говорит Джейкоб Бек, руководивший работой по аннотированию. — В итоге некоторые неоднозначные случаи все же потребовали обсуждения в экспертной группе».
Многие компании не предоставляют достаточной документации
Исследователь устойчивых финансов доктор Андреас Диммельмайер (консорциум GreenDIA) не был удивлен: «Сложные для разрешения случаи возникают не только из-за сложных и частично противоречивых протоколов отчетности, но и из-за отсутствия контекста и неполного раскрытия информации в корпоративных отчетах. Многие компании в нашей выборке не раскрывали данные о выбросах в соответствии с установленными рамками отчетности и расчетов».
Команда также отметила, что около половины отчетов вообще не содержали пригодных для использования данных о парниковых газах. Когда выбросы все же указывались, они чаще всего относились к прямым выбросам и косвенным выбросам от потребления энергии. Данные о других косвенных выбросах, например, возникающих в цепочке поставок или от деловых поездок и транспорта, редко были полными.
Представленный набор данных вместе со скриптами и дополнительными материалами предлагает прозрачную, тщательно курируемую основу для оценки автоматизированных подходов к отчетности в области устойчивого развития. Делая предположения и решения явными, он обеспечивает справедливое сравнение методов и более четкое представление о неопределенности аннотирования. Группа GIST надеется, что этот ресурс поможет исследователям и практикам честнее измерять прогресс и закрывать критические пробелы в данных на пути к нулевым выбросам.