全国社保基金理事会原副理事长王忠民:AI大模型追踪碳足迹 可让“漂绿”止于萌芽

10月29日，由本站财经主办的“2024本站财经ESG趋势论坛”在深圳国际低碳城举行，主题为“拥抱新时代，碳路ESG未来”。本届论坛由深圳市发展和改革委员会指导，中央财经大学绿色金融国际研究院提供专业支持，论坛支持单位还包括中国标准化协会、广州市绿色金融协会、深圳市南山区金融行业协会、Wind ESG、大湾区碳中和协会。来自政府、学界、企业界、金融机构的嘉宾出席了本次论坛，并基于ESG议题发表重要演讲与深入交流。

全国社保基金理事会原副理事长王忠民在论坛上表示，本年度获得诺贝尔奖的两位学者，在研究中将AI运用到物理学及化学上。ESG研究同样可以拥抱AI，用大模型计算ESG涉及的变量，由此我们可以认清ESG的所有面貌，发展出“绿眼”、“绿算法”、“绿结构”等工具。大模型可以分析因子和其他的变量之间的关系，并量化碳排放的最终影响。王忠民认为，用AI实现对碳足迹的追踪后，可以让“漂绿”止于萌芽，并帮助碳排放交易权市场完善及发挥机制。

以下为现场实录：

尊敬的各位ESG同仁，我们把ESG奉为圭臬，视为价值追求，已经达成人类共识，所以我们一直在这条路上努力奋斗，但是当我们把视线放到新进的几年范围内，我们发现另一个概念将改变着一切，渗透着一切，甚至定义着一切，这就是AI。

当我们大力推行ESG，践行ESG的时候，AI还没来。今天我们只能用“不期的邂逅”把两者关联在一起。但是一旦把两者关联在一起，我们会发现出现了一些新的景象，美好的新气象，所以我今天分享的主题是《当ESG邂逅AI的美好新气象》。

我们先从本年度获得诺奖的人，第一位是辛顿获了诺贝尔物理学奖，是因为他在大模型的人工智能训练当中找到了逆向进化的逻辑，使得AI成为一种可运用的大模型横空出世。本来他做事情跟物理没有多少关联，正是因为这个大模型的出现，把物理世界认识得更加清晰，颗粒度更加小，宏观范围内的所有细小的维度。我们人类从来算不清的东西，全部都可以从文字中、从视频中、从语音中、从一切的在线当中，甚至是从根本我们就认知不到的未来的数据齿轮的纯粹的智能化当中，完全给你表达出来。因为他认识物理世界的深度和广度，获得了诺贝尔物理学奖。

我们相信刚获诺贝尔物理学奖的时候我们没想到小模型有什么用，我们只想大模型有什么用。突然之间物理学奖之后发布了化学奖，我们知道化学奖给了Alpha Fold这是用人工智能的算法把人类的蛋白质结构算得清清楚楚，明明白白，而且把人类蛋白质的几万条结构算完了，而且还把所有数据和逻辑开源公开，免费去抄作业吧、学习吧。

我们会想一件事情，为什么获诺奖的科学家获奖的工具叫Alpha Fold，是因为Fold在英文里是折叠，人类蛋白质的复杂程度不在于它参数多，也不在于它需要庞大的算力，而在于它里面的折叠太复杂了，以至于你在算这件事情的时候，你一定要把人类算折叠的人工智能的工具运算出来。所以，Alpha从Alpha Go、Alpha Zero、Alpha Master一直到Alpha Fold，Fold就是专门算折叠生物结构的一个东西，它突然之间为人类做了如此大的贡献，最后给了一个“化学奖”。

如果辛顿给我们今天提供了LLM模型，Large Language Model是基于大脑的思维，那么化学奖的这位是基于只用于运算人类蛋白质结构的解折叠方法的LL Model，这两个L，第一个不是Large而是Local，第二个L不是Language而是Living。这就是Local Living，Living现在人的蛋白质，人的蛋白质当中结构的复杂性，我用现在人类人工智能的计算全部都解构完了。

我们把这两位学者的高光时刻用到今天的ESG，你会相信一个大模型今天最新的涉及的参数是多少？刚开始是几万？几十万？几百万？不，万已经不成为我们的单位。亿？几亿，几十亿？几百亿？我要告诉大家的是现在是1780多亿个参数，将近1800亿个参数。

今天我们做ESG，今天谁能够把我们当下ESG三个维度的所有变量能够设计到1780亿的参数变量？现在还没做到。但是模型已经可以把1780个亿的参数全部摆在模型中可以算得清清楚楚，他们之间的关系，他们化学反应，物理反应和生命基因的反应的一切东西都给你算清楚了。

再来看算力，从来没有把ESG涉及的东西算清楚过，现在算清楚都是很低层面的东西。结果突然发现今天最大模型的算力达到了414个E Float。这已经是所有国家的算力只是达到这个层面。马斯克为了把他的FSD和机器人已经通过人工智能的角度做了一个算力中心，这个算力中心只做一件事情，买了10万块H100黄仁勋的芯片，居然就可以让他的算力在所有的解决人工智能的前端的两个领先的领域中，一个是一个是机器人，一个是无人驾驶的领域中就“颇为领先”（现在不好用“遥遥领先”这个词）。

一个参数的多少和算力的多少居然将我们认识的深度认识的广度、认识的颗粒度、认识的物理现象、认识的化学现象，认识的生命现象都全部算完了。

这时候只把ESG当中的两个颗粒度和宏观现象。数字地球出来了没有？如果到了AI阶段的数字地球，那就是这个地球当中所有的生物植物，所有的气候、光照和所有东西都可以算到了颗粒度极细的状态当中，对人、对社会的影响是什么，已经可以把它解构清楚。最细的颗粒度，我们说人类自身的生命，包括其他植物、动物的生命能够认识到它的基因和它的蛋白质一切所有的结构能够认识得那么清楚，现在可以用大模型的工具给你清晰地认识清楚。

当我们从大模型这一点来看时，认清ESG的所有面貌、视觉、清晰度、颗粒度和物理现象，甚至可以认识到亿年、几十亿年、几万亿年的演进演化史都可以清晰把它从今天的大模型认识当中展现出来，还可以把它以后几亿年、几万亿年的东西全部从数字的角度算出来，再去呈现。这一点才是ESG当中第一识别的工具，这时候我们有绿眼、有绿算法、有绿结构，这时候不叫Alpha Fold，而是叫地球Fold，是地球所有的折叠和变化都可以算清楚，这时候才发现ESG和AI的首次邂逅，已经把我们的认知能力和想象和未来的逻辑能力全部展现出来。

再看看化学奖的这位，我把他从大模型到了当地活生生现实的小模型，专业垂直细分模型。如果在ESG中找到任何一个污染因子，如果ESG里找到的环境对人的生命的影响，如果今天就仅找到碳一种东西的道德的正向影响和负向影响是什么，我们今天为止还莫衷一是，只是说说不起，不敢说你不减排就会怎么样，现在还不能推翻哪些人减排这件事不一定100%绝对靠谱，因为它的算法中，这个因子和其他的变量之间的关系解释不清楚。如果我们从小模型、专业垂直细分模型来说就可以用这个东西，把任何一个从ESG角度算的东西把它算得清清楚楚，最后摆在事实和逻辑面前。

我们可以把人类的基因和所有东西的几亿年、几十亿年，也可以把一个人类工业文明以来排放的任何一个东西对今天积累了多大，对所有的生活影响有多大都算得清楚，对今天所有生物的影响有多大全部摆在你的眼前，你不得不认可，ESG今天在小模型当中垂直细分模型当中一定要赶快由邂逅变成拥抱，由拥抱变为高度切合，用数字化语言叫耦合的应用。

进入到今天的第二个方面，今天从ESG的角度当中，对作为现象的人类活动、地球活动和天文活动的所有东西的感知。今天是可以感知一切，生命问题可以感知之后就可以影响生命对所有东西感知的反应；生产过程中所有材料端的东西、原料端的东西可以用物联网感应它。

“感知一切”，感知过去人类从来没有感知到的深度和广度，感知完了之后还可以分析、建模，给出一种检测东西，可以测试它到底是好还是坏，给它一个标准、一个尺度，给了所有人的行为规范的时候可以拿这个东西检查，还可以要求在信披时必须要披露这个垂直模型的结果如何，这个过程完成了就是我们今天要说的动态细腻的颗粒度的每时每刻都在变化的东西，今天可以做到什么程度。

你手里一定还拿着你的手机，我要告诉你明天的手机如果是AI手机，将把我们个人、家庭ESG的管理和把你涉及到的工作岗位的ESG管理，和家庭成员的ESG管理，在你的手机端可以清晰呈现，原来你可以如此方便。这个东西不仅仅是在电脑端，不仅仅是在无人汽车端，而且是在手机端，这不是专用手机，而是你的手机当中的Local living model的应用就可以了。今天可以从终端的工具角度可以管理，后端的流程和后端的一切都可以集合管理，这一天马上就到来。

今天会从新时代的几个词语告诉大家，刚才这个词语的背后是Agent，任何人都可以基于ESG建立自己代理的智能机器伙伴和智能助手。企业可以，个人可以，家庭可以，国家可以，任何一个产业可以，任何一个建筑可以，连一个沙发都可以构建出来，从沙发生产的过程，从沙发的一生衰减到最后的退出都可以，这个Agent迎面而来，不需要你做太多的事情，只需要拥抱、接受、使用、积极地采纳就可以完成。

当这个东西放到生产过程，大家知道我们有工业软件，有EDA，知道有所有的中间体的软件。当我们知道这些的时候才知道在生产过程中的碳排放、工业污染，原来有人给你做了一个工业软件中完成它，这个工具软件和工业软件是已经开源的源代码，还有开源的模型（大模型、中模型、小模型）一股脑给你把中间体的工具性软件算清楚，给你一个工具。 我想起中国一句成语是“授人以鱼不如授人以渔”，给你工具给你方法，原来AI已经把开源的工具、方法，开源的源代码、开源模型开源的Agent、开源的EDA所有的中间工具都做出来了。

几年前当我们提出碳达峰、碳中和目标的时候，这个任务可谓不轻，要在2030年达到碳达峰，2060年达到碳中和，我们实施了一次奔向碳达峰、碳中和的号角，事后我们发现不好玩。居然社会的生产系统、社会消费系统、社会整个碳排放系统紊乱了。

最后总结出两条，在我们吹响这个号角，发动这场社会行动时，一是我们合成有误，我以为让这个企业，让家庭做出这些东西之后，最后合起来不是那个结果。

二是后来把它做成分解有误，原来总体的目标碳达峰、碳中和，分解给不同个人、不同企业、不同组织、不同方面，甚至分解给自然的一棵树、一棵草，最后分解之后再往上统计没有这个结果。

如果看当时的一次社会工程实验，预先最后的合成业务和分解业务，那时候没有AI的工具，认识不清楚有多少个参数、多少个变量，多少个最后运算，相合之间的相互交叉多维怎么得清楚，你算不清楚，如果是今天给你一个tour和给你一个Model就完成了。

原来邂逅是不期而遇，今天工具到位了，就要把邂逅变成热情的拥抱。

今天的ESG领域中最大的问题是推出这么多社会政策、措施和办法，包括金融方面的。突然发现洗绿和漂绿的人很多，套利于你的政策。“假绿”并不是不绿，还绿得很。

何以治理？治理时原来要通过一个，原来对碳足迹认识都不清楚就没办法，现在认识清楚了，你现在发出的任何一个行动到底在绿色领域中是构建性、包容性是贡献性还是负面的侵蚀性的？而你在现有的政策利用当中到底是利用政策推进发展，还是拖拽了社会ESG的后腿就可以认识得更清楚，一旦认识得更清楚就把漂绿套利的行为止于萌芽，当所有人漂绿都不可能完成获利目标的时候，人们就再也不想在ESG这条路当中通过负面行动去获得好处。

我特别推崇碳排放交易权市场，因为这个市场才可以配置社会资源，包括金融、物理、人工的各种东西，最后面向人工智能的集体性运用，通过经济交换的逻辑，让真正做绿色贡献的人有收益，真正有绿色负面的东西全部付出成本，这个成本和收益当中的颗粒度，全社会通过交易市场，碳排放交易市场和CCER市场可以完成，遗憾的是过去CCER市场存活的时间和发挥的机制，和碳排放交易权市场现在活跃的时候价格的确定和真正的发挥机制，在没有AI的情况下全部是补缴的，不能有效的价值发现，更不能通过有效的价格发现配置社会资源和调动社会资源和真正的负面的东西付出它恰好跟负面的东西相匹配的耦合的颗粒度的成本，原来这才是AI时代到来以后，这件事情就可完善。

如果在ESG领域当中Social Responsibility可以完成的话，今天通过AI推动经济社会进步，这些公司都发达了。我们看这些公司第一目标必须是碳排放领域当中的对自然的价值认同的起码完成，没有这一点就构建不出人类的第二条成长曲线。不仅是这一点，他在用他的劳动的时候一定给劳动满足于这个社会的分配，Social Responsibility首先是企业当中的，不仅给股东利益最大化，还要给就业者工人利益最大化；不仅给他工人利益最大化还有给他的家属享受跟职工一样的社会福利。这时候再延展一步，我提倡的是第三步的延展，你挣了这么多钱，为什么不给社保账户当中注入的钱让人的价值和生命收益，因为你挣钱是来自于AI，但是用AI赋能到Social Responsibility的时候是用在全人类的社会保障中。这时候再看，原来地球当中已经出现了World basic course。

如果我们基于人类的关怀，地球的关怀和用制度治理逻辑的关系的ESG的三个维度全部因为AI，不仅可以最深的织网，还可以清晰知道过去，还可以清晰地深度的无限的颗粒度和无限宏观的认知，就可以把碳足迹认识清楚，还可以把未来尚不知道未来足迹全部把握好，这时候人类通过AI对地球的责任，对于社会的责任和对于制度，而且这个制度因为AI才可以建立，才可以实施，才可以有效。

原来ESG邂逅AI之后，美好的景象，So good，愿我们伸开双臂跟它拥抱在一起，谢谢！