Учет риска ИИ при инвестировании в ESG

Интерес к искусственному интеллекту резко возрос, что породило широко распространенные ожидания того, что технология искусственного интеллекта вскоре может сыграть значительную 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 инклюзивности. Помимо изменения климата, социального равенства, биоразнообразия и других более «традиционных» вопросов ESG, появление генеративного искусственного интеллекта в чат-ботах, таких как ChatGPT, вызвало обеспокоенность по поводу далеко идущей роботизации рабочих мест, перемещения рабочей силы, а также возможности подрывной деятельности и злоупотреблений, среди прочего. обеспокоенность.

Это должно побудить управляющих активами переосмыслить свои внутренние рейтинговые системы ESG, включив в них потенциальные риски и возможности искусственного интеллекта, чтобы гарантировать, что риски, связанные с технологиями, не подрывают надежные инвестиционные подходы и продукты, связанные с устойчивым развитием, и в то же время пользуются соответствующими возможностями.

С социальной стороны 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/Большой двадцатки. Однако лишь немногие из них сосредоточены на социальной справедливости и долгосрочных трудовых рисках.

По оценкам McKinsey, рост производительности за счет генеративного ИИ, который, вероятно, материализуется, когда технология будет применяться в деятельности работников умственного труда, может составить 6,1–7,9 триллионов долларов США в год, что изменит анатомию работы, какой мы ее знаем, и приведет к потенциальным увольнениям. .

Действительно, в интервью Bloomberg генеральный директор British Telecom подсчитал, что к 2030 году численность персонала может сократиться на целых 42%.

Хотя ИИ может означать, что компании получат выгоду от повышения эффективности и увеличения прибыльности, им, возможно, придется переквалифицировать свою рабочую силу для использования ИИ, обеспечивая при этом справедливый и инклюзивный переход к внедрению технологии. Прежде чем принять четкую государственную политику в отношении ИИ, компаниям рекомендуется провести оценку рисков человеческого капитала, включая потенциальные затраты на переквалификацию или компенсацию неизбежных увольнений.

Рабочая сила в таких секторах, как юридические и профессиональные услуги (налоги и бухгалтерский учет, торговля ценными бумагами и брокерские услуги), вероятно, окажутся среди тех, кто наиболее сильно пострадает от ИИ, а также в службах поддержки бизнеса, таких как туристические агентства.

Еще одной проблемой для инвесторов станет определение подверженности компании воздействию или использованию фальсифицированных текстов и изображений ИИ, а также потенциальных финансовых последствий, особенно при условии отсутствия достаточного регулирования.

Что касается окружающей среды, ИИ таит в себе несколько рисков. Согласно отчету Harvard Business Review, на долю индустрии центров обработки данных в настоящее время приходится 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 совершенствование моделей и алгоритмов ИИ в ходе тысяч часов обучения требуют больших объемов данных (и энергии). Растущая конкуренция за искусственный интеллект между ключевыми странами и основными игроками рынка, вероятно, приведет к значительным выбросам парниковых газов в ближайшие годы.

Инвесторам необходимо будет оценить влияние использования ИИ на их углеродный след, а также то, как игроки отрасли собираются сокращать выбросы, например, путем принятия эффективной модели и методов обучения или переработки тепла.

Хотя финансовая существенность связанных с изменением климата рисков переходного периода становится все более очевидной, подход ESG к рискам ИИ по-прежнему остается нетронутой территорией для многих инвесторов.

В BNP Paribas Asset Management мы периодически обновляем нашу систему рейтингов 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.