AI tworzy bardziej wiarygodny greenwash niż prawdziwe raporty

Raporty dotyczące zrównoważonego rozwoju firm od lat budzą kontrowersje – krytycy zarzucają im greenwashing, czyli upiększanie rzeczywistości kosztem rzetelności. Teraz do gry wchodzi sztuczna inteligencja, która może ten problem dramatycznie pogłębić. Badacze z University of Auckland Business School przeprowadzili eksperyment, który ujawnia niepokojącą prawdę: studenci specjalizujący się w raportowaniu środowiskowym uznali teksty wygenerowane przez ChatGPT za bardziej wiarygodne niż oficjalne dokumenty prawdziwych firm.

Jak ChatGPT przechytrzył przyszłych ekspertów od raportowania

Ruth Dimes, która w momencie badania kierowała programem studiów magisterskich na wydziale biznesu, oraz Charl de Villiers, profesor rachunkowości, postanowili włączyć narzędzia AI do zajęć. Zamiast walczyć z obecnością ChatGPT na uczelni, zdecydowali się wykorzystać go w praktycznym zadaniu. Studenci mieli za pomocą modeli generatywnych przygotować fikcyjny raport dotyczący zrównoważonego rozwoju – typowy dokument, jaki duże korporacje publikują dla akcjonariuszy.

Fikcyjna firma, realne wyzwania

Jako scenariusz wybrano hipotetyczne przedsiębiorstwo leśne z regionu Hawkes Bay w Nowej Zelandii. Branża leśna była celowym wyborem – łączy się bowiem bezpośrednio ze zmianami klimatu, a jej oddziaływanie na środowisko i społeczeństwo ma zarówno pozytywne, jak i negatywne strony. To idealny poligon do testowania, jak AI radzi sobie z opisywaniem złożonych zagadnień.

Studenci otrzymali polecenie, aby iteracyjnie ulepszać wyniki poprzez kolejne promptowanie (formułowanie coraz lepszych zapytań do modelu). Większość z nich jednak poprzestała na pierwszym wygenerowanym tekście. Jak zauważa de Villiers, prawdopodobnie uznali, że pierwsza wersja jest znacznie lepsza od czegokolwiek, co sami by napisali.

Ślepa ocena – AI kontra rzeczywistość

Ruth Dimes zebrała wygenerowane raporty, dodała do nich trzy autentyczne dokumenty pochodzące od realnych firm, a następnie losowo wymieszała całość. Inna grupa studentów – również specjalizująca się w rachunkowości i raportowaniu zrównoważonego rozwoju – oceniała każdy dokument pod kątem wiarygodności i skłonności do inwestycji. Wyniki były jednoznaczne: raporty stworzone przez ChatGPT wypadły lepiej niż prawdziwe.

„Studenci byli bardzo przekonani językiem, jakiego używał ChatGPT” – mówi Ruth Dimes.

Dlaczego sztuczna inteligencja wygrywa z rzeczywistością

To nie byli przypadkowi uczestnicy – podkreślają oboje badacze. Grupa oceniająca składała się z osób, które dogłębnie poznały mechanizmy greenwashingu podczas studiów. Wiedziały, jak firmy manipulują danymi w raportach środowiskowych, znały techniki retoryczne służące ukrywaniu niekorzystnych faktów. Mimo to uległy przekonującemu tonowi AI.

Gdy naukowcy przepuścili raporty z ChatGPT przez narzędzie do wykrywania greenwashingu, wyniki potwierdziły podejrzenia: teksty były wypełnione typowymi cechami tego zjawiska. Brzmiały zbyt dobrze, by były prawdziwe – w przeciwieństwie do autentycznych dokumentów firm, które musiały przyznać się do realnych problemów i niedoskonałości.

Nadmierna pewność siebie jako cecha modeli językowych

Kluczowym czynnikiem okazał się ton wypowiedzi AI. Modele językowe mają naturalną skłonność do formułowania absolutnie brzmiących stwierdzeń bez cienia wątpliwości. W kontekście raportów dotyczących zrównoważonego rozwoju taka postawa sprawia, że dokumenty wydają się bardziej wiarygodne i profesjonalne niż te, które zawierają rzeczywiste zastrzeżenia dotyczące wpływu firmy na środowisko.

Edycja przez człowieka nie pomaga

Szczególnie niepokojące odkrycie dotyczy prób korekty ze strony człowieka. De Villiers i Dimes sprawdzili, czy raporty poddane edycji przez studentów wypadają lepiej pod względem wiarygodności niż surowe wyniki z ChatGPT. Okazało się, że nie – poziom greenwashingu pozostał taki sam. Większa liczba promptów i ręczne modyfikacje nie zmniejszyły skłonności modelu do upiększania rzeczywistości. To sugeruje, że sama obecność człowieka w procesie nie gwarantuje wyeliminowania manipulacji.

„Prawdziwe raporty miały realne problemy, których nie mogły przemilczeć” – wyjaśnia Charl de Villiers. „Wymyślone dokumenty nie musiały się tym przejmować.”

Ryzyko dla rynku i potrzeba regulacji

Konsekwencje tego zjawiska wykraczają daleko poza salę wykładową. Decyzje inwestycyjne coraz częściej opierają się na danych dotyczących zrównoważonego rozwoju – Bloomberg szacuje, że aktywa w funduszach ESG przekroczą 40 bilionów dolarów do 2030 roku. Jeśli raporty firm są błędnie oceniane jako mniej wiarygodne od tekstów wygenerowanych przez AI, rynek może podejmować decyzje na podstawie fałszywie wyglądających na autentyczne dokumentów.

Ruth Dimes zwraca uwagę na ograniczenia swojego badania – studenci nie ponosili realnych konsekwencji za swoje wybory, co mogło wpłynąć na wyniki. Jednocześnie podkreśla, że absolwenci specjalizujący się w raportowaniu zrównoważonego rozwoju trafiają właśnie na stanowiska, gdzie ocena takich dokumentów należy do ich codziennych obowiązków. Różnica między studentem a analitykiem ESG w tym kontekście nie jest tak duża, jak mogłoby się wydawać.

Słabe regulacje i rosnąca presja

Problem polega również na niedojrzałości systemu audytu i zapewniania jakości w obszarze raportowania zrównoważonego rozwoju. Dimes porównuje tę sytuację z raportowaniem finansowym, które podlega ścisłym regulacjom i wieloletnim standardom. W przypadku danych środowiskowych i społecznych firmy wciąż mają dużą swobodę w doborze treści, języka i zakresu ujawnianych informacji. To otwiera pole do nadużyć, a AI może te nadużycia dodatkowo wzmacniać.

Czy inwestorzy zażądają dowodów?

De Villiers sugeruje jedno z możliwych rozwiązań: akcjonariusze mogą zacząć wymagać twardych danych potwierdzających opowieści o zrównoważonym rozwoju prezentowane w raportach. W przeciwnym razie ryzykujemy sytuację, w której inwestorzy i analitycy będą postrzegać cały obszar raportowania ESG jako fikcję stworzoną przez sztuczną inteligencję. To z kolei mogłoby podważyć zaufanie do rynku i utrudnić finansowanie rzeczywistych proekologicznych inicjatyw.

Lekcja dla branży: potrzeba standardów językowych

Badanie Dimes i de Villiersa unaocznia, jak trudno regulować coś tak subiektywnego jak ton wypowiedzi. Jak sformułować standardy prawnicze dla „perswazyjności” lub „nadmiernej pewności siebie” w raportach? A jednak bez takich regulacji firmy będą mogły bez przeszkód wykorzystywać AI do tworzenia dokumentów, które brzmią świetnie, ale nie odzwierciedlają rzeczywistości.

Dla czytelników zainteresowanych AI płynie z tego ważna lekcja: modele językowe doskonale opanowały sztukę przekonywania, ale ich wyniki nie są wolne od tendencyjności i manipulacji. W dziedzinach, gdzie rzetelność informacji ma realne skutki finansowe i środowiskowe, bezkrytyczne poleganie na generowanych treściach może prowadzić do poważnych błędów decyzyjnych. Kluczem jest świadomość tych ograniczeń i rozwijanie narzędzi weryfikujących fakty – zanim kolejny raport trafi w ręce inwestora.