ESG投資におけるAIリスクの考慮

人工知能への関心が高まり、AI テクノロジーが近いうちに多くの業界で重要な役割を果たすようになるという期待が広まっています。 しかし、その利点についての話題と一致して、環境、社会、ガバナンス (ESG) への影響についての懸念が高まっています。

AI は、雇用やコンテンツ生成から、データ セキュリティとプライバシー、エネルギー消費、さらにはダイバーシティとインクルージョンに至るまで、幅広い影響を与える可能性があります。 気候変動、社会的平等、生物多様性、その他のより「伝統的な」ESG 問題を超えて、ChatGPT などのチャットボットにおける生成型 AI の出現は、広範な業務のロボット化、労働力の移転、転覆や悪用の可能性などに対する懸念を引き起こしています。懸念事項。

これにより、資産運用会社は社内の ESG 格付けシステムを再考し、AI の潜在的なリスクと機会を組み込んで、関連する機会を活用しながら、テクノロジーのリスクが信頼できるサステナビリティ関連の投資アプローチや商品を損なうことがないようにする必要があります。

社会的な側面では、AI はいくつかの ESG 関連のリスクを引き起こす可能性があります。 データプライバシー、AI バイアス、安全性の問題は、規制当局、学者、業界関係者によって長い間議論されてきました。 政府および業界団体は、OECD/G20 AI 原則などの初期ガイドラインを発行しました。 しかし、その中には社会正義や長期労働のリスクに焦点を当てたものはほとんどありません。

マッキンゼーの推計によると、生成 AI による生産性の向上は、知識労働者の活動全体にテクノロジーを適用した場合に実現する可能性が高く、年間 6 兆 1000 億～7 兆 9000 億米ドルに達する可能性があり、これにより私たちが知っている仕事の構造が変化し、潜在的な雇用の喪失につながる可能性があります。 。

実際、ブルームバーグとのインタビューで、ブリティッシュ・テレコムのCEOは、従業員数が2030年までに最大42%減少する可能性があると推定した。

AI により、企業は効率性の向上と収益性の向上によって恩恵を受ける可能性がありますが、テクノロジー導入における公平かつ包括的な移行を確保しながら、AI を使用するために従業員のスキルを再教育する必要があるかもしれません。 AI に関する政府の明確な政策が制定される前に、企業は、再教育や避けられない一時解雇の補償にかかる潜在的なコストを含め、人的資本のリスク評価を実施することが推奨されます。

法律および専門サービス（税務、会計、証券取引、仲介）などの分野の労働力は、旅行代理店などのビジネスサポートサービスだけでなく、AIの影響を最も大きく受ける業種の一つとなる可能性が高い。

投資家にとってのもう 1 つの課題は、特に規制がほとんどない限り、企業が偽造された AI テキストや画像にさらされたり使用されたり、潜在的な財務上の影響を判断したりすることです。

環境面では、AI はいくつかのリスクをもたらします。 Harvard Business Review のレポートによると、データセンター業界は現在、世界の温室効果ガス排出量の 2 ～ 3% を占めています。 同報告書は、世界中のデータ量が 2 年ごとに 2 倍になると予想されていると指摘しています。

データを保存し、何千時間ものトレーニングを通じて AI モデルとアルゴリズムを改良するには、大量のデータ (およびエネルギー) が必要です。 主要国や主要市場プレーヤーの間で AI をめぐる競争が激化し、今後数年間で大量の GHG 排出が発生する可能性があります。

投資家は、二酸化炭素排出量に対する AI 利用の影響と、業界関係者が効率的なモデルやトレーニング技術の導入、熱リサイクルなどによる排出量削減の方法を評価する必要があります。

気候関連の移行リスクの財務上の重要性が明らかになりつつある一方で、AI リスクに対する ESG アプローチは多くの投資家にとってまだ未開の領域です。

BNP パリバ アセット マネジメントでは、世界的な ESG 状況の進化を考慮して、ESG 評価フレームワークを定期的に更新しています。 私たちのモデルでは、IT や一部の金融機関など、最も影響を受けるセクターのプライバシー保護など、AI 関連のリスクがすでに考慮されています。