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ESG는 ‘환경·사회·지배구조’가 아니라 ‘환경·책임·투명 경영’이다. 그런데 대부분 자료가 ESG는 ‘환경·사회·지배구조’라고 되어 있어서 챗GPT도 ESG를 ‘환경·사회·지배구조’라고 설명한다. 그래서 챗GPT한테 “ESG는 ‘환경·사회·지배구조’가 아니고 ‘환경·책임·투명 경영’이다”라고 알려주면, “감사합니다. 제가 ESG의 정확한 의미를 파악하지 못하고 잘못 기재한 것 같습니다”라고 수긍은 하면서도, 학습한 기존 자료가 대부분 틀렸기 때문에 계속 틀린 내용의 답을 한다. 이처럼 챗GPT는 만능이 아니며, 우수한 답을 내기도 하지만 엉터리 답도 많이 낸다는 것을 알아야 한다.
챗GPT는 인공지능(AI) 언어모델 중 하나로, 기업 경영과 관련된 정보를 분석하고 다양한 산업 분야의 추세와 동향을 예측하는 데 활용될 수 있다. 이러한 챗GPT와 ESG의 관계는 무엇일까? 첫째, ESG는 기업의 지속 가능성을 평가하는 데 중요한 지표 중 하나이다. 챗GPT를 활용해 ESG와 관련된 다양한 정보를 수집하고 분석함으로써, 기업의 지속 가능성과 관련된 위험요소와 기회를 파악할 수 있다. 또한, 챗GPT를 활용해 기업의 ESG 성과를 비교 분석하고, 기업 간 경쟁력을 평가할 수 있다.
셋째, ESG는 기업의 지배구조를 포함한 투명경영을 평가하는 데 중요한 지표 중 하나이다. 챗GPT를 활용해 기업의 투명경영과 관련된 정보를 수집하고 분석함으로써 기업의 투명성과 책임성을 평가할 수 있다. 또한, 챗GPT를 활용해 기업의 지배구조 개선을 위한 방안을 모색할 수 있다.
챗GPT를 활용해 ESG보고서를 작성하는 과정과 방안은 다음과 같다. 첫째, ESG 데이터 수집 및 분석이 가능하다. 챗GPT를 활용해 기업의 사회적·환경적·지배구조적 측면에서의 성과를 평가하기 위한 데이터를 수집하고 분석한다. 이를 통해 ESG보고서에 포함될 데이터를 선정하고, 보고서의 내용을 구성한다.
둘째, 챗GPT를 활용해 ESG보고서의 내용을 작성할 수 있다. 이를 위해서는 먼저 ESG보고서의 구조와 내용을 정리하고, 이를 챗GPT에 입력하여 적절한 문장을 생성한다. 적절한 문장을 생성하기 위해서는 문장 생성 모델의 미세 조정(fine-tuning)이 필요할 수 있다. 미세 조정은 기존의 챗GPT 모델을 자신이 원하는 문제에 맞게 조정하는 작업으로, 보고서 작성을 위해 필요한 특정 도메인의 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다.
셋째, ESG보고서의 질적 평가가 가능하다. 챗GPT를 활용해 ESG보고서를 작성한 후에는, 보고서의 내용이 정확하고 질적으로 우수한지를 평가해야 한다. 이를 위해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다. 내용 검토: 챗GPT를 이용해 생성한 문장이 정확하고 일관성 있는 내용으로 이루어졌는지 검토한다. 문장 평가: 챗GPT를 이용해 생성한 문장의 언어적인 품질을 평가한다. 이를 위해서는 기존의 자연어 처리 모델을 사용해 문장의 품질을 평가하거나, 사람이 직접 문장의 품질을 평가할 수 있다. 최종 보고서 작성: 보고서의 내용을 평가한 후에는 최종 보고서를 작성한다. 이때는 챗GPT를 활용해 생성된 내용을 토대로, 전문가의 검토 및 수정을 거쳐 보고서를 완성한다. 보고서 작성 후에는 전문가에게 맡겨 보고서의 내용이 정확하고 질적으로 우수한지 검증할 수도 있다.
챗GPT를 잘 활용하면, ESG경영에 적지 않은 도움이 될 수 있다. 그런데 챗GPT의 장단점 등을 잘 이해하지 못하거나 챗GPT를 맹신하여 잘못 적용하면 틀린 내용 등으로 인해 오히려 챗GPT가 ESG경영에 방해가 될 수도 있다. 그러므로 챗GPT를 ESG경영에 적용하려면 먼저 챗GPT의 기본과 장단점 등을 정확하게 이해한 후에 활용하는 것이 바람직하다.
문형남 숙명여대 경영전문대학원 교수(캘거리대 교환교수, 한국AI교육협회 회장)
