ईएसजी चुनौतियों को हल करने के लिए व्यावहारिक एआई मामले

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक तेजी से उन्नत हो रहा शोध क्षेत्र है जो विभिन्न पूर्वानुमान, ऑप्टिमाइजेशन और वर्गीकरण/क्लस्टरिंग समस्याओं को हल करने के लिए सांख्यिकीय विधियों को शामिल करता है। हाल ही में, सतत व्यावसायिक विकास से जुड़े पर्यावरणीय, सामाजिक और शासन (ईएसजी) चुनौतियों को संबोधित करने के लिए एआई उपकरणों का प्रस्ताव किया गया था। जबकि कई प्रकाशन एआई की संभावनाओं पर चर्चा करते हैं, कुछ ही व्यावहारिक मामलों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो तीनों ईएसजी क्षेत्रों में हैं, और इससे भी कम ऐसे हैं जो ईएसजी के संदर्भ में एआई द्वारा उत्पन्न चुनौतियों पर प्रकाश डालते हैं। वर्तमान पत्र इस अंतर को भरता है व्यावहारिक एआई अनुप्रयोगों की समीक्षा करके, जिसमें मुख्य रूप से आईटी और इंजीनियरिंग कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित किया गया है। विचारित मामले लगभग एक सौ सार्वजनिक रूप से उपलब्ध शोध पांडुलिपियों और रिपोर्टों पर आधारित हैं जो ऑनलाइन खोज इंजनों के माध्यम से प्राप्त की गई हैं। यह समीक्षा प्रत्येक ईएसजी क्षेत्र से संबंधित सामान्य व्यावसायिक और उत्पादन समस्याओं के अध्ययन को शामिल करती है, कई चयनित मामलों (जैसे कार्बन न्यूट्रैलिटी, भूमि प्रबंधन, और ईएसजी स्कोरिंग) पर पृष्ठभूमि विवरण देती है, और उन कठिनाइयों को सूचीबद्ध करती है जो स्मार्ट एल्गोरिदम उत्पन्न कर सकते हैं (जैसे फेक न्यूज उत्पादन और बढ़ी हुई बिजली खपत)। कुल मिलाकर, यह निष्कर्ष निकाला गया है कि, जबकि कई व्यावहारिक मामले पहले से ही मौजूद हैं, ईएसजी में एआई अभी भी अपनी पूरी क्षमता तक पहुँचने से बहुत दूर है; हालांकि, यह हमेशा याद रखना चाहिए कि एआई स्वयं कुछ ईएसजी जोखिमों को जन्म दे सकता है।