人工智能如何助力企业精准识别人权风险 | 路透社

人工智能有望帮助企业全面掌握其全球供应链。路透社/Ann Wang 购买授权 许可，打开新标签页8月4日 - 大型企业如今面临着前所未有的供应链管控压力。从食品到消费电子产品再到时尚单品，与商品生产相关的人权侵犯报道可能对企业声誉造成灾难性影响。

以苹果、特斯拉和谷歌等科技巨头为例，自2019年起它们就因人权组织指控其采购刚果民主共和国使用童工开采的钴而陷入长达数年的诉讼。该案直到2024年才被华盛顿特区上诉法院驳回。广告 · 继续滚动然而即便对最大型企业——实际上尤其是对巨头企业而言，建立供应链可视化体系仍是极其复杂且成本高昂的任务。

那么人工智能在帮助企业破解这种复杂性方面有何潜力？

将人工智能视为解决人权侵犯问题的方案可能看似有违直觉，毕竟人们担忧AI本身可能助长侵权行为。

这些担忧涵盖多个层面：从AI开发者如何保障数据隐私的疑问，到某些AI工具可能采用歧视特定群体算法的忧虑。

广告 · 继续阅读美国科技公司Altana利用海量采购关系数据帮助企业管理供应链。Altana/Handout via REUTERS 购买授权许可，打开新标签页但美国供应链管理科技公司Altana首席科学官彼得·斯沃茨指出，AI同样具备提升人权尽职调查的潜力，能帮助大型企业实现"洞察、聚焦与行动"。

某些商品的供应链往往涉及从初级产品到消费品零部件的多级环节。企业很难说服一级供应商披露其下级供应商信息，而后续层级的关联性就更加模糊不清。

斯沃茨指出，传统的供应链映射方法通常涉及对供应商的调查，“根本不起作用”，因为供应商经常忽视披露请求。即使所有供应商和次级供应商都配合，供应链的复杂性也会给那些不幸的分析师带来几乎无法克服的挑战，他们的任务是创建一张全面的地图。

在斯沃茨看来，人工智能是一个"巨大的福音"，它使公司能够绘制其全球供应链的全部地图。“这是统一以前无法大规模统一的信息的能力，“他说。“这是一种大规模理解什么进入什么的能力。然后，它实际上是能够进行分类并采取行动。”

阿尔塔纳的模型使用了大量数据，包括通过采购订单或运输单据等记录建立的采购关系。这些可以指向与涉嫌违规的实体可能存在的联系，客户可以通过其供应商关系尝试验证这些联系。

斯沃茨说，逻辑是，一旦他们在调查潜在滥用方面更有效率，公司将能够"在适当的地方花更多时间进行补救”。

韩国总统李在明在首尔的国民大会上发表演讲。新政府重新引入了立法，将建立强制性的企业尽职调查，以解决其供应链中的人权和环境滥用问题。JUNG YEON-JE/Pool via REUTERS 过去15年间，法规要求企业在供应链中承担更多责任以识别和应对人权侵犯行为。2010年通过的美国《多德-弗兰克法案》是最早尝试对高风险行业采购企业实施尽职调查要求的法规之一，其中条款要求企业报告其与刚果民主共和国东部四种"冲突矿产"的关联。

针对特定问题、行业或国家的立法之后，部分司法管辖区出台了更全面的法规。尽管欧盟委员会今年初决定缩减《企业可持续发展报告指令》和《企业可持续发展尽职调查指令》的适用范围，这些法规仍要求大型企业对直接供应商实施强化尽职调查。韩国新政府于6月重新提交法案，若获采纳将成为亚洲首个强制企业针对供应链中人权与环境问题开展尽职调查的法律。该法案将适用于全球员工超过500人的企业，包括外国跨国公司在韩子公司。与此同时，以联合国指导原则关于企业权利，以及由经合组织制定的尽职调查指南。监管干预也可能对企业造成干扰——自2022年《维吾尔强迫劳动预防法案》生效以来，美国海关和边境保护局已多次扣押太阳能组件。该法律要求进口含有中国新疆地区材料（全球最大的多晶硅来源地）产品的企业必须证明供应链中不存在强迫劳动。人权与商业研究所首席执行官约翰·莫里森表示，人工智能可能成为发现侵权行为的"强大辅助工具”，并指出AI工具或许能"标记出供应链中人权侵犯风险较高的环节，或供应商数据异常可能暗示隐藏侵权行为的节点"。

该研究所是参与全球反强迫劳动数据伙伴关系的多家机构之一，该倡议旨在通过多源数据交换来洞察强迫劳动的普遍性。一名员工在中国某工厂的太阳能电池板生产线上工作。自2022年起，美国海关和边境保护局依据《维吾尔强迫劳动预防法案》多次扣押太阳能组件。路透社购买授权许可，打开新标签页“人工智能使这种模式变得可行，”莫里森表示，他补充说当前的社会审计方法“可能是一个非常钝的工具”。他建议更高效的数据分析将使公司能够在审计中更具策略性，专注于已知的漏洞。

另一家致力于开发人工智能工具以管理供应链风险的公司是FRDM.ai。其首席执行官贾斯汀·狄龙表示，公司面临的根本挑战不是获取供应链数据，而是决定如何根据数据采取行动。“他们只是陷入了分析瘫痪。现在他们拥有了所有这些信息，却不知道如何将其综合成商业决策。”

他说，人工智能最有帮助的是“噪音抑制”，即剔除关于一般供应链关系的无关数据。“我们使用人工智能的目的是能够识别运输的物品，以及这些物品是否真的与客户使用的成品相关联？”

狄龙补充道，一旦发现潜在违规行为，人工智能可用于对更换供应商进行成本效益分析。这有助于负责任的采购团队围绕可能的干预措施在内部构建商业案例。

随着人工智能的发展，狄龙认为，如果工具能够专注于分析和行动，其在管理供应链中的影响可能会"大几个数量级"。

“我看到市场上现在有一种渴望，公司只想知道该做什么。他们不想花时间和金钱为业务处理这些信息。他们希望有东西能告诉他们可以做什么。”

尽管人们对人工智能在人权尽职调查中的潜力相当乐观，但任何严肃的观察者都不认为人工智能是万能的。

人工智能有助于分析大量信息，并剔除与一般供应链关系无关的数据。路透社/Toru Hanai 购买许可 权利，打开新标签页咨询公司Anthesis的人权负责人玛丽安娜·阿布雷乌表示，人工智能可以在处理供应链数据时提供更大的"可扩展性"，并在供应链合作伙伴与违规行为有关联时更快地提醒公司。然而，她警告说，人工智能工具"只能和它所拥有的数据一样好或有用"。

这是一个根本性问题，因为全球供应链中最严重的人权侵犯行为往往发生在那些侵权行为不太可能被媒体、法院或监管文件报道的国家。虽然人工智能工具可以根据行业或地理位置将某些供应链合作伙伴标记为高风险，但即使是最先进的人工智能，在缺乏任何数字化违规记录的情况下，也无法精确定位特定供应商的问题。

阿布鲁表示，在审查数据较少的国家的供应商时，公司"需要采取更具调查性的方法"，并准备好在必要时与广泛的利益相关方接触。

“这实际上是与权利持有者对话，倾听他们的观点，并确保这些观点反映在管理和应对风险的方式中。“她指出，这是人工智能尚未学会如何做到的事情。

尽管存在这些限制，但可以肯定的是，人工智能工具将在帮助企业识别供应链中的人权风险方面发挥越来越重要的作用。

更难说的是，由人工智能解决方案推动的更高效的尽职调查是否真的能在实地产生实质性改变。理论上，如果供应商知道其客户会迅速获悉任何侵权行为，它可能会更好地对待工人。然而，这种乐观的情景依赖于几个乐观的假设。实际上，即使供应商因人权问题被某个客户抛弃，它通常也能找到其他销售产品的方式。

真正阻止人权侵犯行为发生的挑战，需要的不仅仅是人工智能来解决。

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