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DeepSeek在ESG實踐中的問題分析
來源:第一財經作者:劉茗2025-03-11 08:16

通過專業機構以DeepSeek為基礎進行ESG垂直模型的訓練,是DeepSeek應用于ESG領域更為高效的路徑。

近日,火熱的DeepSeek在各行各業中得到了廣泛應用,不但成為推動智能化轉型的重要力量,還為中小企業和個人開發者降低了AI技術的使用門檻。那么是否可以利用DeepSeek來開發ESG專業領域的智能化軟件,甚至直接利用DeepSeek來完成ESG相關工作呢?關于這個問題筆者向DeepSeek提出了大量的ESG相關問題,主要分為:發散性問題和具體實操問題兩大類。在此過程中也發現了諸多問題,以發散性問題和實操性問題各一個來舉例說明:

筆者分別對DeepSeekV3和R1版本提出同樣的一個發散性問題:“可以通過接入你,來完成ESG披露相關工作嗎?”結果是DeepSeekV3和R1版本都給出了肯定的回答。V3版本的回答較為簡單,它認為:DeepSeek可以作為工具來輔助完成與ESG披露相關的部分工作。然而,ESG披露涉及復雜的法律、合規和行業標準要求,最終的內容必須經過人工審核和專業判斷,以確保準確性和合規性,并強調了DeepSeek可以作為工具支持,但不能完全替代專業人員的工作。R1版本則經過深度思考的推理過程,列出了它認為可以幫助完成ESG披露工作的八大塊支持內容,包括:ESG信息披露指導、輔導過程支持、數據收集與整合、報告撰寫與審核、合規與標準咨詢、提升報告質量、資源與工具推薦、跨部門協作支持。

接下來是實操性問題的例子,筆者提問:“我是一家上證所上市的公司,請幫我寫一份ESG披露報告的大綱,并設計好實質性議題,以及每個實質性議題我需要收集的數據與資料?!苯Y果是DeepSeek由于從提問中得到的企業信息有限,給出的大綱極為范式化和通用化,特點不突出,只是將可能涉及的標準與內容簡單地羅列到一起。數據收集建議的實用性也極差,如:溫室氣體排放量數據的收集,只提到收集范圍1、范圍2、范圍3。對于有一定專業知識的實操人員,該部分答案沒有任何參考價值,起不到任何幫助;而對于沒有任何經驗與專業知識的實操人員來說,該部分答案又帶來了新的問題——范圍1、范圍2、范圍3是什么,應該如何計算?

通過以上兩個例子,我們可以看到一些具有代表性問題:

一是,使用的版本問題。V3屬于通用大模型,一般側重于語言生成、上下文理解和自然語言處理,而不強調深度推理能力。因此,利用DeepSeekV3可以更好地幫忙潤色ESG披露報告的文字內容,總結和提煉題目與小標題等。而R1屬于推理模型,在邏輯推理、數學推理和實時問題解決方面表現突出。因此,在面對實質性議題如何對應各項ESG標準細則等有邏輯關系的問題上,可以考慮使用DeepSeekR1來處理。

二是,專業數據的局限性問題。無論是V3版本還是R1版本都需要有足夠豐富的ESG專業知識庫,來支撐DeepSeek回答ESG相關專業問題。DeepSeek本身就像是一個具備基本醫學知識的全科大夫,如果想在腦科或心血管等專業領域進行手術實操,還得補充專業領域的醫學知識和實操經驗。因此,想要DeepSeek能夠更加專業化地回答ESG相關問題尤其是實操問題,建議本地化部署DeepSeek,并建立專業的ESG知識庫,訓練DeepSeek形成對應的思維鏈,才能將DeepSeek變成自己得力的助手。

三是,提問方式的問題。為了讓DeepSeek的回答更符合提問者的期望與需求,在提問的時候可以按照“我是誰”+“你是誰”+“用什么”+“做什么”的公式來提問。舉個例子:“我是一家深交所上市的紡織行業企業”,這就是“我是誰”,并且描述得越詳細,DeepSeek可以聯系的信息就越多,回答也越貼切?!澳闶且粋€ESG專家,熟悉深交所對ESG的相關要求與管理規范”,這就是“你是誰”。賦予DeepSeek某種角色,也有助于它的思考與回答?!罢堉乜紤]GRI標準,并結合紡織業的特點,參考某企業的披露報告”這就是“用什么”,告訴DeepSeek需要重點參考的知識內容?!皫臀易鲆环軪SG披露報告的大綱,要求必須有實質性議題與標準的對應表”這就是“做什么”,告訴DeepSeek輸出什么,以及輸出的要求。

此外,問完一個問題后,如果DeepSeek的回答不盡如人意,可以再繼續提問,修正和引導DeepSeek給出更符合預期的答案。需要注意的是,如果后續的問題跟前面提的問題不相關,一定要新建對話,否則DeepSeek會自動聯系前后兩個問題,強拉關系給出答案,出現偏差。較為復雜的問題,往往需要多輪問答來獲得最終的答案,因此如果將問題分解,分步驟地進行提問,效果會更好。

由此可見,直接利用DeepSeek來完成ESG相關工作并不能一步到位,用好DeepSeek確實可以擁有一個得力的助手,但依舊需要人為的參與,不能全程依靠DeepSeek來直接完成。即便如此,想要擁有一個得力的ESG AI助手,需要使用者具備ESG的專業知識,并對模型進行ESG相關的專業訓練。對于大多數人來說,需要的依舊是一個已經訓練好的ESG領域垂直模型。因此,通過專業機構以DeepSeek為基礎進行ESG垂直模型的訓練,是DeepSeek應用于ESG領域更為高效的路徑。

(作者系清華大學碩士、美國杜克大學訪問學者、浙江省可持續發展研究會ESG專委會專家組專家)

責任編輯: 胡青
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