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股市杠杆资金 DeepSeek在ESG实践中的问题分析

发布日期:2025-03-11 22:37    点击次数:127

股市杠杆资金 DeepSeek在ESG实践中的问题分析

近日,火热的DeepSeek在各行各业中得到了广泛应用,不但成为推动智能化转型的重要力量股市杠杆资金,还为中小企业和个人开发者降低了AI技术的使用门槛。那么是否可以利用DeepSeek来开发ESG专业领域的智能化软件,甚至直接利用DeepSeek来完成ESG相关工作呢?关于这个问题笔者向DeepSeek提出了大量的ESG相关问题,主要分为:发散性问题和具体实操问题两大类。在此过程中也发现了诸多问题,以发散性问题和实操性问题各一个来举例说明:

笔者分别对DeepSeekV3和R1版本提出同样的一个发散性问题:“可以通过接入你,来完成ESG披露相关工作吗?”结果是DeepSeekV3和R1版本都给出了肯定的回答。V3版本的回答较为简单,它认为:DeepSeek可以作为工具来辅助完成与ESG披露相关的部分工作。然而,ESG披露涉及复杂的法律、合规和行业标准要求,最终的内容必须经过人工审核和专业判断,以确保准确性和合规性,并强调了DeepSeek可以作为工具支持,但不能完全替代专业人员的工作。R1版本则经过深度思考的推理过程,列出了它认为可以帮助完成ESG披露工作的八大块支持内容,包括:ESG信息披露指导、辅导过程支持、数据收集与整合、报告撰写与审核、合规与标准咨询、提升报告质量、资源与工具推荐、跨部门协作支持。

接下来是实操性问题的例子,笔者提问:“我是一家上证所上市的公司,请帮我写一份ESG披露报告的大纲,并设计好实质性议题,以及每个实质性议题我需要收集的数据与资料。”结果是DeepSeek由于从提问中得到的企业信息有限,给出的大纲极为范式化和通用化,特点不突出,只是将可能涉及的标准与内容简单地罗列到一起。数据收集建议的实用性也极差,如:温室气体排放量数据的收集,只提到收集范围1、范围2、范围3。对于有一定专业知识的实操人员,该部分答案没有任何参考价值,起不到任何帮助;而对于没有任何经验与专业知识的实操人员来说,该部分答案又带来了新的问题——范围1、范围2、范围3是什么,应该如何计算?

通过以上两个例子,我们可以看到一些具有代表性问题:

一是,使用的版本问题。V3属于通用大模型,一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理,而不强调深度推理能力。因此,利用DeepSeekV3可以更好地帮忙润色ESG披露报告的文字内容,总结和提炼题目与小标题等。而R1属于推理模型,在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。因此,在面对实质性议题如何对应各项ESG标准细则等有逻辑关系的问题上,可以考虑使用DeepSeekR1来处理。

二是,专业数据的局限性问题。无论是V3版本还是R1版本都需要有足够丰富的ESG专业知识库,来支撑DeepSeek回答ESG相关专业问题。DeepSeek本身就像是一个具备基本医学知识的全科大夫,如果想在脑科或心血管等专业领域进行手术实操,还得补充专业领域的医学知识和实操经验。因此,想要DeepSeek能够更加专业化地回答ESG相关问题尤其是实操问题,建议本地化部署DeepSeek,并建立专业的ESG知识库,训练DeepSeek形成对应的思维链,才能将DeepSeek变成自己得力的助手。

三是,提问方式的问题。为了让DeepSeek的回答更符合提问者的期望与需求,在提问的时候可以按照“我是谁”+“你是谁”+“用什么”+“做什么”的公式来提问。举个例子:“我是一家深交所上市的纺织行业企业”,这就是“我是谁”,并且描述得越详细,DeepSeek可以联系的信息就越多,回答也越贴切。“你是一个ESG专家,熟悉深交所对ESG的相关要求与管理规范”,这就是“你是谁”。赋予DeepSeek某种角色,也有助于它的思考与回答。“请着重考虑GRI标准,并结合纺织业的特点,参考某企业的披露报告”这就是“用什么”,告诉DeepSeek需要重点参考的知识内容。“帮我做一份ESG披露报告的大纲,要求必须有实质性议题与标准的对应表”这就是“做什么”,告诉DeepSeek输出什么,以及输出的要求。

此外,问完一个问题后,如果DeepSeek的回答不尽如人意,可以再继续提问,修正和引导DeepSeek给出更符合预期的答案。需要注意的是,如果后续的问题跟前面提的问题不相关,一定要新建对话,否则DeepSeek会自动联系前后两个问题,强拉关系给出答案,出现偏差。较为复杂的问题,往往需要多轮问答来获得最终的答案,因此如果将问题分解,分步骤地进行提问,效果会更好。

由此可见,直接利用DeepSeek来完成ESG相关工作并不能一步到位,用好DeepSeek确实可以拥有一个得力的助手,但依旧需要人为的参与,不能全程依靠DeepSeek来直接完成。即便如此,想要拥有一个得力的ESG AI助手,需要使用者具备ESG的专业知识,并对模型进行ESG相关的专业训练。对于大多数人来说,需要的依旧是一个已经训练好的ESG领域垂直模型。因此,通过专业机构以DeepSeek为基础进行ESG垂直模型的训练,是DeepSeek应用于ESG领域更为高效的路径。

(作者系清华大学硕士、美国杜克大学访问学者、浙江省可持续发展研究会ESG专委会专家组专家)

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刘茗

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