ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ต่อทั้งกลยุทธ์ขององค์กรและนโยบายของรัฐบาล เนื่องจากอัตราการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) จึงกลายมาเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ และเป็นโอกาสในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรต่างๆ ประเมินและจัดการผลกระทบด้านสภาพภูมิอากาศ
การบรรจบกันของข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนโฉมวิธีการที่เรารับมือกับความเข้มแข็งของสภาพภูมิอากาศและความยั่งยืน เป็นการปูทางไปสู่การตัดสินใจที่ชาญฉลาดและเชิงรุกมากขึ้น ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมจำนวนมหาศาลที่เราเข้าถึงได้ในปัจจุบัน เครื่องมือที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเหล่านี้ไม่เพียงแต่วัดความเสี่ยงในปัจจุบันด้วยความแม่นยำที่มากขึ้นเท่านั้น แต่ยังคาดการณ์ความท้าทายในอนาคตด้วยความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อนอีกด้วย อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องเน้นที่การทำความเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ การแบ่งปันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่มีคุณภาพเพื่อเร่งการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงในการต่อสู้กับความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ
บทบาทที่ขยายตัวของข้อมูลในการจัดการสภาพอากาศ
ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมขนาดใหญ่ที่พร้อมใช้งานช่วยเพิ่มความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศได้อย่างมาก ปัจจุบัน ดาวเทียม เซ็นเซอร์ และระบบตรวจสอบระยะไกลรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับความผันผวนของอุณหภูมิ ระดับน้ำทะเลที่สูงขึ้น การละลายของน้ำแข็ง และการเสื่อมโทรมของป่า ซึ่งเป็นเพียงตัวบ่งชี้บางส่วนเท่านั้น ข้อมูลที่ครอบคลุมดังกล่าวช่วยให้เราสังเกตการเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมได้ทันที ขณะเดียวกันก็ติดตามแนวโน้มในระยะยาว ทำให้มองเห็นภาพรวมของพลวัตของสภาพภูมิอากาศทั้งในระดับโลกและระดับภูมิภาคได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
การพัฒนาที่เปลี่ยนแปลงไปมากที่สุดอย่างหนึ่งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือการผสานรวม AI เข้ากับข้อมูลดังกล่าว เครื่องมือ AI เช่น โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการดั้งเดิมมาก โดยสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ให้ข้อมูลสำหรับโมเดลสภาพอากาศและการประเมินความเสี่ยง เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้สามารถตรวจจับรูปแบบที่ละเอียดอ่อนในการเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อม เช่น การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในระบบนิเวศ เช่น มหาสมุทรหรือป่าไม้ โดยให้การคาดการณ์ที่ไม่เคยทำได้มาก่อน ตัวอย่างเช่น การคาดการณ์น้ำแข็งในอาร์กติกได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญผ่านการใช้โมเดล AI เช่นIceNetแม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จำนวนมากจะยังคงเป็นแนวหน้า โดยยังคงอยู่ระหว่างการพัฒนาและการทดสอบ แต่ข้อบ่งชี้แสดงให้เห็นว่าเครื่องมือเหล่านี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการดั้งเดิมในด้านความแม่นยำและความเร็ว
การเปลี่ยนแปลงวิธีที่ธุรกิจและรัฐบาลประเมินความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ
ข้อมูลที่มีมากมายยังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ธุรกิจและรัฐบาลจัดการกับความเสี่ยงด้านสภาพอากาศอีกด้วย ปัจจุบัน บริษัทต่างๆ สามารถประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศต่อการดำเนินงานและห่วงโซ่อุปทานของตนได้อย่างแม่นยำในระดับที่ไม่เคยจินตนาการมาก่อน แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ได้เปลี่ยนโฟกัสจากความมุ่งมั่นทั่วไปไปสู่เป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงอย่างยิ่ง ตัวอย่างเช่น โครงการ Science Based Targets (SBTi) อาศัยข้อมูลเพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับแนวทางการลดคาร์บอนให้สอดคล้องกับเป้าหมายสุทธิเป็นศูนย์ทั่วโลก ทำให้ความพยายามด้านความยั่งยืนขององค์กรมีความรับผิดชอบและวัดผลได้มากขึ้น
ในทำนองเดียวกัน รัฐบาลสามารถใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงในอนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้น และพัฒนานโยบายที่กำหนดเป้าหมายตามภูมิภาคและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ข้อมูลความเครียดจากน้ำหรือแผนที่การทำลายป่า เช่น แผนที่ที่จัดทำโดยGlobal Forest Watchช่วยให้รัฐบาลระบุจุดอ่อน กำหนดลำดับความสำคัญของความพยายามในการบรรเทาผลกระทบ และกำหนดแนวทางการตัดสินใจด้านกฎระเบียบ แม้แต่การมีอยู่ของแผนที่ดังกล่าวก็แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นในการทำให้ข้อมูลเข้าถึงได้และโต้ตอบได้ ดังนั้น การเข้าถึงข้อมูลจึงไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป แต่เป็นเรื่อง "แล้วไง?"
คำมั่นสัญญาและความท้าทายของ AI ในการคาดการณ์ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ
AI ไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงความสามารถของเราในการทำความเข้าใจสถานะปัจจุบันของสิ่งแวดล้อมเท่านั้น แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการคาดการณ์ความเสี่ยงด้านสภาพอากาศในอนาคตอีกด้วย แบบจำลองสภาพอากาศแบบดั้งเดิมนั้นแม้จะแม่นยำ แต่บ่อยครั้งก็ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมากและมีข้อจำกัดในการคาดการณ์กระบวนการที่ซับซ้อนและวุ่นวาย ในทางกลับกัน แบบจำลอง AI สามารถเร่งการคาดการณ์และให้ข้อมูลเชิงลึกที่การวิเคราะห์โดยมนุษย์อาจมองข้ามไป
อย่างไรก็ตาม การใช้ AI ในการพยากรณ์อากาศยังมีความท้าทายอยู่ เนื่องจากธรรมชาติของ "กล่องดำ" ของโมเดล AI จำนวนมากทำให้ยากต่อการอธิบายวิธีการทำนายบางอย่าง สำหรับผู้กำหนดนโยบายและผู้นำองค์กร การขาดความโปร่งใสนี้อาจก่อให้เกิดปัญหาได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการตัดสินใจที่สำคัญขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของโมเดล นอกจากนี้ คุณภาพของโมเดล AI ยังเชื่อมโยงโดยตรงกับข้อมูลที่ใช้ในการฝึก หากข้อมูลมีความลำเอียง ไม่สมบูรณ์ หรือมีคุณภาพต่ำ การทำนายของโมเดลอาจให้ข้อมูลที่คลาดเคลื่อนได้
การพิจารณา ESG
แม้ว่า AI จะมีศักยภาพที่โดดเด่น แต่ก็ได้หยิบยกประเด็นด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และการกำกับดูแล (ESG) ที่สำคัญขึ้นมาด้วย ซึ่งทำให้เกิดการพูดคุยในระดับโลกที่มักถูกนำเสนอโดยสื่อทั่วโลก มีความกังวลเกี่ยวกับอคติในโมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากข้อมูลบิดเบือนการประเมินความเสี่ยงด้านสภาพอากาศต่อประชากรหรือภูมิภาคบางแห่งโดยไม่ได้ตั้งใจ ในทำนองเดียวกัน ความเข้มข้นของทรัพยากรของ AI เอง – พลังการประมวลผลที่จำเป็น – อาจส่งผลเสียต่อสิ่งแวดล้อมได้หากไม่ได้รับการจัดการอย่างยั่งยืน อย่างไรก็ตาม เรากำลังเห็นความพยายามจากผู้นำในด้าน AIเพื่อชดเชยการปล่อยมลพิษจากศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อน AI
ในการแข่งขันเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้ มีสัญญาณว่าอุตสาหกรรมต่างๆ เริ่มเข้าใจถึงปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในฐานะปัญหาที่เกิดขึ้นร่วมกัน ดังนั้น แนวทางแก้ไขจึงต้องใช้ความร่วมมือในระดับที่ข้ามภาคส่วน รัฐบาล และภูมิภาคต่างๆ การนำ AI มาใช้ควรส่งเสริมความร่วมมือที่มากขึ้น แทนที่จะเป็นความพยายามแบบแยกส่วน โดยแต่ละองค์กรจะพยายามสร้างแนวทางแก้ไขเฉพาะของตนเอง เครื่องมือที่ใช้ร่วมกัน ข้อมูลเปิด และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดมีความจำเป็นต่อการจัดการความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศอย่างมีประสิทธิภาพและเท่าเทียมกัน
อนาคตของการดำเนินการด้านสภาพภูมิอากาศที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
เมื่อมองไปข้างหน้า แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อเราต้องเผชิญหน้ากับภัยคุกคามจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่เพิ่มมากขึ้น การนำเทคโนโลยีต่างๆ เช่น ฝาแฝดทางดิจิทัลมาใช้ ซึ่งเป็นการจำลองระบบทางกายภาพแบบเสมือนจริง จะช่วยให้ธุรกิจและรัฐบาลสามารถปรับการใช้พลังงานให้เหมาะสม ลดความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม และพัฒนากรอบการกำกับดูแลที่แม่นยำยิ่งขึ้น ในทำนองเดียวกัน การผสานรวม AI เข้ากับอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) จะช่วยให้สามารถตอบสนองต่อความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับสภาพภูมิอากาศได้แบบเรียลไทม์ เช่น เหตุการณ์สภาพอากาศเลวร้ายหรือการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานอาหาร
นอกจากนี้ เรายังมีแนวโน้มที่จะเห็นการประเมินผลกระทบต่อสภาพอากาศแบบเฉพาะบุคคลขั้นสูงมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถดำเนินการตามความเหมาะสมโดยพิจารณาจากความเสี่ยงต่อสภาพอากาศที่เฉพาะเจาะจงของตนได้ เนื่องจากข้อกำหนดด้านการรายงานและความโปร่งใสเพิ่มมากขึ้น โดยได้รับแรงผลักดันจากทั้งหน่วยงานกำกับดูแลและความต้องการของผู้บริโภค ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์จะยังคงเป็นพื้นฐานของความรับผิดชอบในการดำเนินการเพื่อความยั่งยืนต่อไป
ในยุคที่ข้อมูลมีอยู่มากมาย ต้องขอบคุณ IoT เซ็นเซอร์ และการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล เราจึงสามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างไม่เคยมีมาก่อน แม้ว่าความโปร่งใสนี้จะมีศักยภาพมหาศาล แต่ก็เป็นความท้าทายเช่นกัน ปริมาณข้อมูลมหาศาลอาจสร้างความสับสนมากกว่าจะให้ความรู้ การรวบรวมข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ เราต้องแยกแยะว่าอะไรสำคัญจริงๆ และสิ่งนั้นสามารถขับเคลื่อนการดำเนินการที่มีความหมายและมุ่งเน้นได้อย่างไร สิ่งสำคัญอยู่ที่การระบุภัยคุกคามเฉพาะที่เราต้องจัดการ เช่น ป่าไม้ที่ต้องปกป้องหรือสารเคมีที่ต้องกำจัด และมุ่งเน้นไปที่โซลูชันที่ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน นี่ไม่ใช่เวลาที่จะแข่งขันกัน ในท้ายที่สุดแล้ว ไม่ใช่แค่การรวบรวมข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำความเข้าใจข้อมูล การแบ่งปันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และการใช้ข้อมูลเพื่อเร่งการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงในการต่อสู้กับความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ
ค้นหาว่า LRQA สามารถช่วยแก้ไขผลกระทบของความท้าทาย ESG ต่อธุรกิจของคุณได้อย่างไร
