【ESG This Week】S2|EP107

高溫將增加全球經濟風險 | ESG趨勢帶起綠色亞運 | 經濟部啟動電動貨車補助計畫 | 用ChatGPT翻譯上市櫃英文年報

ESG永續思維學院

2023年10月11日 上午 4:11

ESG This Week

世銀籲以巴衝突降溫 憂全球經濟風險推升通膨

作者: 中央社 https://is.gd/t7gkDm

世界銀行首席經濟學家吉爾說,以色列和巴勒斯坦「哈瑪斯」集團衝突,恐讓全球經濟再面臨日益增長的風險,且可能推升整體通貨膨脹。

路透社報導,世界銀行(World Bank)與國際貨幣基金(IMF)在摩洛哥馬拉喀什(Marrakech)展開年度會議,以色列與巴勒斯坦武裝團體哈瑪斯(Hamas)的暴力衝突讓這場活動蒙上陰影。這波衝突已導致油價飆升,促使投資人湧向黃金等避險資產,這可能不利於開發中經濟體。

吉爾(Indermit Gill)說,他擔心以巴衝突事件會轉移焦點,讓外界無法關注IMF與世銀會議的重要討論事項,包括主權債務、平庸的成長前景及COVID-19(2019冠狀病毒疾病)疫情造成的發展重大挫折等。並且可能會讓全球經濟進一步面臨日益增長的風險,包括貿易碎裂化,尤其若是供應鏈再度延宕,將使疫情期間物價上漲的情況重演。然而另一個風險是這場衝突將推升整體通膨,對貨幣政策產生潛在的連鎖反應,可能對開發中國家打擊最嚴重。

ESG大趨勢正在改變運動世界以杭州亞運為例

作者: 工商時報 https://is.gd/E741D1

號稱亞運史上規模最大、賽事項目最多的杭州亞運,相較於歷屆亞運會在科技、環保與能源使用上展現的突破,本屆亞運會主辦單位強調的核心價值,則聚焦在綠能與環保,宣稱要打造首屆「碳中和亞運會」的杭州亞組會,在 9/26 舉行的開幕新聞發表會上,更開宗明義以「綠色亞運」當作主題。

官方宣稱打造「一億人參與,一年最多人參與環保活動」的吉尼斯世界紀錄(台灣稱金氏世界紀錄),以及利用虛擬燈光秀營造聲光效果的創舉外,所有的場館與設施,全部使用綠色電力供電,電力來源除了杭州乃至浙江各地的風力發電,還有來自青海柴達木盆地、甘肅嘉裕關以及黃土高原的太陽能電力,和來自新疆哈密等地的風力發電予以支援。

重點在於,浙江電力公司開發出一套利用區塊鏈技術的溯源系統,從生產、傳輸、交易到使用的每一個環節,都以區塊鏈技術輔之以智能合約,創造可追蹤使用每一度電,並建立新的綠電驗證模型。保證杭州亞運所使用的每一度電,100%都屬乾淨的綠色電力。

至於環保方面,本屆亞運打出的口號是「無廢亞運」,即在場館的建設與使用的耗材上,盡可能做到能省則省。本屆亞運提供另一種「能改不建」的新選擇。一開始即排除建置新場館的想法,經過選址,決定由杭州博覽中心的4D展廳改建而來,當亞運結束後,將在最短時間內拆卸並恢復展廳的原貌,而改建所使用的耗材,也均為回收紙、稻殼、聚乳酸材質等合成的可回收材料。此做法相比於卡達模式,更進一步的向無廢靠攏,可作為我們落實環保時借鑑的參考。

經部啟動電動貨車補助計畫 投入2億拚綠色物流

作者: 中央社 https://is.gd/IsJ5gw

經濟部產業發展署近日公告「電動商用車智慧運營驗證計畫」,將投入2億元經費補助業者,計畫分成兩大補助項目,第1類為國內車廠與物流業者共同建立自主電動貨車製造能量;第2,開發物流場域營運調度系統。

由於物流業者的燃油運具為主要碳排來源,但考量電動車汰換成本較高,目前物流業者仍以燃油車送貨;隨著ESG意識抬頭,為符合台積電、蘋果等客戶要求,物流業綠色轉型勢不可擋。

經濟部官員就表示,目前國內車廠開發以3.5噸、5噸電動貨車為主,盼透過「電動商用車智慧運營驗證計畫」銜接車廠和物流業者需求,預期未來1、2年會有電動小貨車實際落地運行,力拚達標2040年電動運具市售比100%,即未來在市面上銷售的汽車、公車和貨車將全面電動化。

此外,物流車「油轉電」也有助於國內減碳。根據經濟部估算,1台電動小貨車抵換1台柴油小貨車每年可減少13.9噸二氧化碳排放量。截至2023年8月止國內燃油貨車(含大小貨車)的保有量約有114.8萬輛,其中小貨車有97.4萬輛,若有效汰換為電動小貨車,減碳效益可逾千萬噸。

 

上市公司都要交的「英文年報」,ChatGPT能翻譯嗎?

撰文: 創業小聚/羅思涵https://reurl.cc/4Wdqej

2023年金管會要求全台上市公司以及6億元以上之上櫃公司要有「英文版」的股東會議事手冊、年報與年度財務報告。這樣的決定可以協助企業接軌國際市場,卻也帶來不小的困擾。如果這時候有ChatGPT的協助,是不是就能節省人力與時間呢?

企業一般遇到英文文書的需求,大多會尋找翻譯社的協助,但考量報告書的專有名詞、技術含量很高,非常考驗翻譯人的功夫。對企業而言,如何在有限時間及資金內收到完整度高的英文內容成為一大難題。因為生成式AI不斷問世,有人開始會期待AI協助,但這種外部工具容易因報告中的大量人名、公司名、專有名詞而難以一次翻譯完成。

發現市場痛點的ByteLingo團隊於2022年6月成立,首要面對的便是該如何解決現有的軟體限制。ByteLingo執行長張凱鈞表示,如果使用者給ChatGPT、語言模型(如GPT-4)太多資料,翻譯的內容容易失焦;但如果資料太少或不準確,會給AI「自由想像」的空間。團隊透過獨家演算法與GPT-4模型融合,並改造原有的NLP演算法中如詞性加權、字元長度換算等參數。

簡單來說,企業把中文內容輸入ByteLingo的AI知識管理平台後,AI會先以獨有的演算法找出專有名詞以及對應的英文,接著再將整份文件倒入GPT-4為基礎的語言模型中翻譯,最後再透過ByteLingo自行研發的AI模型訓練找出最適合的翻譯,就像打造企業專屬的資料庫。

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