16.11.2021

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

Die PwC Global Investor ESG Survey 2021 untersuchte im Herbst diesen Jahres die Sichtweise von Investor:innen. Das Ergebnis: Die Hälfte der Befragten würde sich von Unternehmen mit unzureichenden ESG-Maßnahmen distanzieren.
/artikel/pwc-global-investor-esg-survey-2021
ESG
v.l.n.r. Hans Hartmann, Partner für den Bereich ESG-Reporting bei PwC Österreich und Peter Pessenlehner, Leiter des Bereichs Wirtschaftsprüfung bei PwC Österreich | (c) PwC Österreich

Welche Rolle spielt das ESG-Engagement von Unternehmen für Investor:innen? Eine Antwort darauf liefert die jüngste PwC Global Investor ESG Survey 2021, die laut den Studienautor:innen zeigt: ESG-Faktoren entwickeln sich weltweit zum entscheidenden Investitionskriterium. Beinahe die Hälfte der befragten Investor:innen ist bereit, sich von einem Unternehmen zu distanzieren, das keine ausreichenden ESG-Maßnahmen ergreift.

Aus dem PwC Global Investor ESG Survey 2021 geht weiters hervor: Mehr als die Hälfte (59 Prozent) der Befragten würde im Falle von fehlendem Engagement bei ESG-Themen eher gegen Managerboni stimmen. Gleichzeitig gab ein Drittel an, dies schon getan zu haben.

Für die Studie hat PwC die Sichtweisen von insgesamt 325 Asset Manager:innen und Analyst:innen aus 43 unterschiedlichen Ländern befragt. Zusätzlich wurden 40 Tiefeninterviews mit Teilnehmer:innen in elf Ländern geführt.

ESG ja bitte, aber ohne Ertragsverluste

Die Studie liefert allerdings ein differenziertes Bild: Trotz des immer stärker werdenden Fokus auf Nachhaltigkeit, gab die überwiegende Mehrheit (81 Prozent) an, dass sie im Zusammenhang mit der Verfolgung von ESG-Zielen höchstens eine Reduzierung der Anlagenrendite um ein Prozent in Kauf nehmen würde. Beinahe die Hälfte (49 Prozent) würde überhaupt keine geringeren Erträge akzeptieren.

“Unsere Studie verdeutlicht, dass Investor:innen den Fokus gleichzeitig auf kurzfristige Ergebnisse und längerfristige gesellschaftliche Themen legen, die sowohl Risiken als auch Möglichkeiten für ihre Investitionen darstellen können“, so Peter Pessenlehner, Leiter des Bereichs Wirtschaftsprüfung bei PwC Österreich.

(c) Screen-Shot PwC Global Investor ESG Survey 2021

ESG-Berichterstattung ausbaufähig

Zudem wurde im Survey erhoben, wie die Investor:innen die ESG-Berichterstattung wahrnehmen. Dabei kommt ein ernüchterndes Bild zu Tage: Lediglich ein Drittel der befragten Personen erachtet die Qualität der eingesehenen ESG-Berichterstattung als gut. Für 75 Prozent sei es außerdem wichtig, dass ESG-bezogene Kennzahlen unabhängig geprüft werden. Zudem besteht auch der Wunsch nach einheitlichen ESG-Berichterstattung-Standards.

Aktivitäten zum Klimaschutz stellen laut Umfrage das wichtigste Kriterium aus dem ESG-Spektrum dar, wobei die Reduktion von Scope-1- und Scope-2-Treibhausgasemissionen das meistgenannte Thema ist (65 Prozent), auf das sich Unternehmen konzentrieren müssen.

Zudem sollten Führungskräfte, insbesondere CEOs, laut den Experten von PwC selbst dafür Verantwortung übernehmen: “Letztendlich zeigt unsere Studie, dass Unternehmen ihrer ESG-Leistung den gleichen Stellenwert einräumen müssen wie all ihren Unternehmens- und Finanzkennzahlen. So können sie die Anforderungen der Investor:innen erfüllen und diese langfristig überzeugen”, so Hans Hartmann, Partner für den Bereich ESG-Reporting bei PwC Österreich abschließend.


Deine ungelesenen Artikel:
19.06.2024

Lösung gegen KI-Halluzinationen? So funktioniert Sepp Hochreiters SDLG-Methode

Halluzinationen sind ein großes Problem der KI-Szene. Und das weltweit. Während Google und Microsoft sich bei einer Lösung schwertun, kommt aus Österreich ein Modell, dass solche "KI-Unsicherheiten" besser erkennen soll. Es heißt: SDLG. Wie genau, erklärt KI-Experte Sepp Hochreiter in einem Gespräch mit uns.
/artikel/loesung-gegen-ki-halluzinationen-so-funktioniert-sepp-hochreiters-sdlg-methode
19.06.2024

Lösung gegen KI-Halluzinationen? So funktioniert Sepp Hochreiters SDLG-Methode

Halluzinationen sind ein großes Problem der KI-Szene. Und das weltweit. Während Google und Microsoft sich bei einer Lösung schwertun, kommt aus Österreich ein Modell, dass solche "KI-Unsicherheiten" besser erkennen soll. Es heißt: SDLG. Wie genau, erklärt KI-Experte Sepp Hochreiter in einem Gespräch mit uns.
/artikel/loesung-gegen-ki-halluzinationen-so-funktioniert-sepp-hochreiters-sdlg-methode
SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Neue Studie: 50 Prozent der Investoren springen bei Unternehmen ohne ESG-Fokus ab