在AI驱动的ESG审计中人类判断的必要性

自动化系统正在重塑企业报告环境、社会和治理指标的方式。但问题在于：如果没有适当的人类监督，这些由AI驱动的流程可能带来比解决的问题更多。

为什么这很重要？因为垃圾数据会在下游造成更大的问题。当机器单独处理ESG评分时，可能会遗漏背景信息、误解细微差别，并大规模传播偏见。在加密货币和区块链领域，透明度声称至关重要，这一点尤为关键。

想想看：我们正在构建去中心化系统，旨在消除单点故障并强化问责制。然而，我们却将报告基础设施外包给黑箱算法。这种矛盾非常明显。

智能自动化结合人类验证可以建立更坚实的基础。审计员应抽查AI输出，质疑假设，并捕捉算法忽略的边缘案例。这种混合方法并不慢——它更聪明。

总结来说？技术可以扩大透明度，但判断力确保完整性。让人类保持在决策环节中。