今では、私たちのほとんどは、人工知能を取り巻く公共の言説でほぼ遍在しているChatGptやOpenaiなどの特定の言語モデルに精通しています。
彼らは並外れたスプラッシュを作り、賞賛と軽daの両方に会い、私たちの生活におけるAIの場所についてのより大きな議論を促しました。
しかし、私たちの多くは、科学者とデータアナリストがAIベースの言語モデルを使用して、長年にわたって研究努力を支援していることを知らないかもしれません。気候危機が迫っているため、地球上の生命に対する広大で複雑な脅威をもたらします - AIは、インパクトのある解決策を支援するツールとして前面に上がりました。
そのような解決策の1つは、循環経済です。これは、線形の「テイクメイク廃棄物」経済をリソースを循環させ、自然を再生するものに変換するシステムフレームワークです。
循環経済活動とリソースの使用を監視したい研究者や政策立案者にとって、これらの活動の影響を発見するだけでなく、AIは貴重な洞察を提供する可能性があります。
AIに循環雇用市場分析に取り組みます
循環経済を理論から実践に導くために、政策立案者はまず、どのスキルが循環戦略を実施し、どのセクターと職業が労働者を再訓練する必要があるかを理解する必要があります。
これは、インパクトの高い産業で針を動かすために重要です。たとえば、毎年12億トンのCO2をリリースするテキスタイルと衣料品セクターです。
では、AIはどこに入っているのでしょうか？ 2023年の初めに、アムステルダムに拠点を置くインパクト組織であるサークルエコノミーは、オランダのテキスタイル産業の雇用の可能性を探求するレポートで、レポートで雇用市場のスキルの需要を分析するための革新的な新しい方法を展開しました。
業界全体からの1年分の雇用リストが分析され、AIが活用されて、リストが「循環」スキルの必要性を示しているかどうかを判断しました。
これは、「伝統的な」ものと比較した循環スキルの需要を強調しました。これは、業界の持続可能な移行のための種類のレポートカードです。
この方法は、セクター全体に適用できます。実際にリンクされたものから、ジョブリストサイトとのパートナーシップは、継続的に循環スキルと線形スキルの需要を監視するのに役立ちます。
AIにより、より全体的な循環研究が可能になります
研究者にとって一般的な障害は、完全で信頼できるデータが与えられていないことです。
循環活動を評価しようとする研究者は、循環活動（たとえば、円形の建物の建設、循環解体、二次修理活動、風力タービンの製造など）を正確に反映していない従来のセクターコード（建設や製造など）の下で活動が分類されるため、そうすることができないことがよくありません。
企業は多くの場合、複数の活動に関連付けられていますが、これは従来のビジネスアクティビティデータに反映されていません。
フランドル技術研究所（VITO）、サークルエコノミー、およびKuルーベン協会は、AIベースの企業の自然言語分析を実施する企業であるInoopaと協力して、セクターの循環活動を推定しました。
彼らはAIを使用して、ブログ、レポート、ビデオ、またはWebページからの企業のWebサイトに表示されるすべてのテキストをスキャンし、「Concepts」と呼ばれる同様のテーマに整理します。これらの「概念」を事前定義された円形の概念と相関させることにより、企業は循環活動で格付けされる可能性があります。
たとえば、実際には、消費財会社は、主に製品を取り巻く「概念」を展示していますが、生産プロセスでのパッケージングを削減したり、水使用を最小限に抑えるための目標を中心にしたりします。
これらのテーマを分析して、ビジネスが循環活動について話している程度を示すスコアを生成できます。
この方法を使用して、専用の修理会社は非常に高いスコアを持つ可能性がありますが、上記の消費財会社（循環目標に取り組んでいるようです）は中程度のスコアを持つ可能性があります。
循環性に関するこれらの新しい洞察により、政策立案者は、循環経済の移行に活動しているセクターと企業向けの産業間コラボレーションとインフラストラクチャをサポートするためのポリシーをより適切に開発できます。
AIは法的文書と政策文書の迅速な作成を推進できます
円形の移行を促進する上で重要な要因：私たちのお金を口がある場所に置くこと。持続可能なプロジェクトは、繁栄し、拡大するために資本が必要です。
EUは、EUの分類法などの持続可能な金融規制でこれを先導していますが、投資家がより環境に優しい選択をするのに役立つことがありますが、複雑なデータ開示はプロセスを濁らせています。
Briinkは、自然言語処理がここでどのように役立つかを詳述しています。これらのモデルは、膨大な量の非構造化されたテキストをスキャンして、たとえばEUの分類法にリストされている持続可能な活動の証拠を見つけることができます。
また、さまざまなEU加盟国で新しい複雑な法律が現れるにつれて、自然言語処理を機能させるために、さまざまな法的文書をマッピングし、立法景観の最新の概要を提供します。
これにより、アナリストと実務家の仕事が緩和され、速度で開発が行われ、気候危機の要求を拡大することができます。
AI、ビッグデータ、気候危機
AIの循環経済調査への統合は順調に進んでいますが、自然言語モデルの使用を探求することはまだたくさんあります。
ケーススタディ、ポリシー文書、求人リスト、研究論文、ソーシャルメディアの投稿など、利用可能なテキストの量、およびAI言語モデルの成熟度を考慮すると、AIを活用してデータギャップを埋め、さまざまなセクターや地域で進化する循環経済に関する新しい視点を提供する機会があります。
気候変動に対する銀の弾丸の解決策はないかもしれませんが、AIベースの研究は、私たちの時代の最も複雑な危機の解決策を見つけるのに役立ちます。
Marijana NovakはCircularity Gap Reporting Initiativeのリードであり、Megan MurdieはCircle Economyの作家です。
EuroNewsでは、すべての見解が重要だと考えています。でお問い合わせください[email protected]ピッチや提出物を送信し、会話の一部になること。
