11月11日，《联合国气候变化框架公约》第二十九次缔约方大会（COP29）在阿塞拜疆开幕。“如何应对气候变化及推进可持续发展目标的实现”又一次迎来全球范围内的讨论。然而，摆在各个国家面前的挑战是严峻的——据联合国《2024年可持续发展目标报告》指出，距离2030年实现可持续发展目标仅剩六年时间，当前仅有17%的目标进展顺利。
在此背景下，如何“以人为本”、负责任地使用技术，并推动可持续发展，是企业和组织亟需思考的问题。作为这一领域的先行者，埃森哲持续与客户、生态系统和非营利机构紧密合作，通过人工智能（AI）等前沿技术致力于实现积极且持久的社会变革。
在刚刚结束的中国国际进口博览会上，埃森哲公开展示了其最新研发的企业AI安全评估、测试及监控平台，该平台旨在借助技术创新，有效帮助各企业更好地管理和减轻AI带来的潜在风险。
除此之外，埃森哲与联合国全球契约组织（UNGC）共同发布报告《生成式人工智能（Gen AI）助力全球可持续目标》，探讨生成式AI在可持续发展中的作用，企业在应用AI时面临的风险，以及面向未来的策略与方法。
随着科技的进步，AI正逐渐成为推动全球经济和社会可持续发展的关键力量。从提高运营效率到促进供应链透明，再到支持绿色金融与产品创新，AI的应用正在为可持续发展注入新的活力。
在企业日常运营中，AI技术通过精准的数据预测和分析能力，优化资源配置，减少了不必要的浪费。例如，通过智能化工具的部署，不仅提高了员工的工作效率，还有效减轻了他们的工作负担。同时，AI还能实现代码的自动化生成、测试和优化，大幅降低了人力成本，加快了产品的开发周期，使得企业在保持高效管理的同时，也促进了自身的可持续增长。
AI技术的应用同样改变了供应链管理的方式。通过对供应链中非结构化数据的深入分析，AI能够提供有价值的洞察，帮助企业识别潜在的风险点，优化资源分配，减少碳排放。更重要的是，借助智能工具，企业可以更快地完成排放数据分析，确保报告的透明性和准确性，进而达到与国际环保标准的对接，推动整个行业的可持续发展进程。
在金融领域，AI为企业提供了强大的支持，使其能够在复杂的融资环境中找到最合适的绿色金融解决方案。而在产品和服务的设计过程中，AI融合了可持续性的理念，帮助企业识别环保材料和高效的生产流程。此外，AI还在科研领域发挥了重要作用，加速了新技术的研发，有助于减少碳足迹，推动技术创新，为实现2030年的可持续发展目标贡献力量。
最后，AI也在可持续发展的沟通与报告中扮演着不可或缺的角色，特别是针对受欧盟可持续发展报告指令（CSRD）影响的出海企业，AI可以帮助企业更快更好地应对复杂的ESG数据收集和信息披露要求，显著降低报告准备的时间和人力成本。这不仅有助于企业快速识别并响应关键信息，还增强了对外沟通的效率和效果，最终提升公众对企业的信任和支持。
然而，在AI为可持续发展开辟新途径的同时，我们也必须正视其伴随的潜在风险。
对于普通用户来说，AI模型的不透明性是一个不容忽视的问题。这种不透明性可能导致AI生成的结果难以预测，增加了用户使用的不确定性。更为严重的是，由于训练数据中存在的偏差，AI模型可能会产生偏见和歧视，引发一系列道德和伦理争议。
此外，不当使用的生成式AI还有可能侵犯用户的隐私和数据安全，这些问题不仅会削弱公众对技术的信任，还可能对企业形象造成负面影响。
从更广泛的视角来看，生成式AI的运行需要消耗大量电力、水资源和矿物资源。尽管AI技术为经济带来了显著效益，但其对环境的具体影响仍有待深入研究。特别是在能源消耗方面，大规模的AI计算任务可能会加剧能源需求，对环境造成额外压力。埃森哲预计，生成式AI的扩展使用将导致数据中心的电力消耗增加，从2022年到2026年增加一倍以上，而这已经占全球能源的1.5%以上。
与此同时，AI技术的发展也可能带来就业结构的变化。根据埃森哲在22个国家范围内进行的建模，数据显示，生成式AI带来的自动化或效率提升将影响企业员工31%到47%的工作时间。在生成式AI时代，有远见的企业需要以新技能赋能员工。
生成式AI在解锁新的能力和机会，但也对知识工作者构成了严峻的挑战。
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《重塑变革》
报告）
面临上述风险，企业需深入了解并通过监管和制定保障措施，正确且负责任地应用生成式AI，从而利用其无限潜力，革新我们管理业务和可持续发展的方式。
多年来，埃森哲一直关注生成式AI为企业带来的风险，在实践中积累了丰富经验，并与斯坦福、麻省理工学院以及世界经济论坛等等顶级机构合作，共同分享和创新这些经验，以期为更广泛的企业提供负责任的指导。
为了更好地帮助企业管理和减轻AI带来的各种风险，埃森哲开发了一套全面的数字化工具——RAI平台（Responsible AI Platform）。这是一个端到端的AI治理和风险管理数字化平台，集成了多项先进功能，包括可解释AI、模型偏见检测、幻觉风险监测、数据泄漏管理、隐私安全技术，帮助企业在越来越多地应用或即将开始应用生成式AI的情况下，更好地管理和减轻AI带来的各种风险。
识别和诊断风险：
通过先进的算法和数据分析，帮助企业识别潜在的AI风险，包括模型偏见、数据泄露等。
梳理和优化应对方案：
提供详细的解决方案建议，帮助企业优化风险管理策略，确保AI应用的安全性和可靠性。
法律法规合规：
实时更新最新的法律法规要求，帮助企业遵守相关法规，确保长远的技术风险管控。
企业级RAI成熟度评估：
评估企业在AI治理方面的成熟度，提供改进建议。
