Analyysi: Miten ESG-säännöt voivat aiheuttaa hallusinaatiota kielimalleissa

1. Johdanto: ESG ja kielimallien tiedonmuodostus

ESG (Environmental, Social, Governance) on kolmen ulottuvuuden viitekehys, jota käytetään yritysten ja sijoituskohteiden vastuullisuuden arviointiin. ESG ei kuitenkaan ole neutraali mittaristo, vaan se sisältää joukko poliittisesti latautuneita oletuksia. Kielimallit, kuten ChatGPT, oppivat miljardeista teksteistä, joihin sisältyy myös ESG-retoriikkaa – usein ilman kriittistä kontekstia tai vastapuhetta. Tällöin syntyy riski hallusinaatiosta, eli tietoa generoidaan tavalla, joka näyttää uskottavalta mutta ei perustu verifioituihin faktoihin tai relevanttiin kysymykseen.


2. Hallusinaation mekanismit ESG-kontekstissa

a) Ideologisten oletusten toistaminen ilman pyyntöä

Kielimalli saattaa ilman kehotetta tuoda esiin ESG:hen kuuluvia oletuksia, kuten:

  • "Vihreä siirtymä lisää tuottavuutta"

  • "Monimuotoisuus parantaa päätöksentekoa"

  • "Työperäinen maahanmuutto ratkaisee kestävyysvajeen"

Näitä väitteitä ei esitetä usein mittariperusteisesti, vaan ne pohjautuvat normatiivisiin ESG-narratiiveihin, joita kielimalli on oppinut yleisesti käytetystä kielenkäytöstä esimerkiksi yritysraporteissa, mediajulkisuudessa tai politiikkateksteissä.

b) Konflikti evidenssin ja yleisen diskurssin välillä

Esimerkiksi väite siitä, että monimuotoisuus parantaa taloudellista tulosta, voi esiintyä, vaikka tutkimusnäyttö olisi ristiriitaista tai kontekstisidonnaista. Malli voi “hallusinoida” syy-seuraussuhteen, jota ei ole todistettu. Tämä johtuu siitä, että ESG-kieli käyttää vakiintuneita positioita normatiivisina totuuksina.

c) Asiayhteyden vääristymä

Jos käyttäjä kysyy esimerkiksi tuottavuuden kasvun lähteistä, malli saattaa liittää siihen ESG-komponentteja, vaikka niitä ei olisi mainittu. Tämä johtaa vastaukseen, jossa ESG:n oletetut hyödyt korvaavat varsinaiset taloudelliset analyysiperusteet kuten TFP-kasvun, pääoman intensiteetin tai teknologian diffuusion.


3. Miksi tämä on ongelma?

  • Tiedon virheellisyys: ESG-puhe ei usein perustu falsifioitavaan näyttöön vaan institutionaalisiin tavoitteisiin ja arvolähtöihin.

  • Analyysin heikkeneminen: Hallusinaatiot heikentävät kykyä tuottaa vaihtoehtoisia skenaarioita, vertailevaa politiikka-analyysiä tai kvantitatiivista mallinnusta.

  • Poliittinen harha: ESG sisällyttää vasemmistovetoisia tai postliberaaleja arvoja talouspuheen sisään siten, että kielimalli voi alkaa toistaa näitä automaattisesti.

  • Käyttäjän ohjaaminen harhaan: Kun malli tuo ESG-kehyksen vastaukseen ilman käyttäjän pyyntöä, se ohjaa keskustelun pois alkuperäisestä kysymyksenasettelusta.


4. Ratkaisut ja suojaavat ohjeistukset

  • Prompt-ohjeet: Käyttäjän kannattaa antaa eksplisiittisiä rajoituksia, kuten: "Älä mainitse vihreää siirtymää tuottavuuden lähteenä ilman mittariperustelua."

  • Odotusarvojen purkaminen: Mallia voidaan opettaa (fine-tuning / prompt engineering) tunnistamaan ESG-narratiiveihin sisältyvät oletukset ja erottamaan ne mitattavasta tiedosta.

  • Kontekstikohtaiset tarkennukset: Vastausten tulee aina perustua käyttäjän antamaan viitekehykseen, ei yleiseen “vastuullisuuspuheen” logiikkaan.


5. Johtopäätös

ESG-säännöt voivat aiheuttaa kielimalleissa hallusinaatiota, kun ne johdattavat mallin toistamaan ideologisia väittämiä objektiivisen tiedon sijasta. Tämä heikentää analyysin tarkkuutta, varsinkin kun käyttäjä etsii talousliberaalia tai mittariperustaista tietoa. Ongelmaa voidaan hallita tarkalla kehotemuotoilulla, tietoisuudella ESG-kehysten ideologisuudesta sekä mallin parametrisella ohjauksella. Lopulta kyse on vallankäytön muodon tunnistamisesta kielen tasolla.

Kommentit

Suosituimmat

Raamatun henkilöitä, jotka eivät voi olla historiallisia

Analyysi: Keinoja keskustelun tason nostamiseksi Facebookissa

Raportti: Kustannustehokkaan torjuntajärjestelmän suunnittelu Shahed-136-drooneja vastaan