Cần AI để đối phó với quy định môi trường

Câu chuyện bắt đầu từ một nhà máy mạ. Hệ thống xử lý nước thải của nhà máy đã vượt quá tiêu chuẩn từ lâu. Người quản lý hiện trường cũng có phần nhận thức được điều này. Tuy nhiên, không ai dám lên tiếng. Nếu có hồ sơ báo cáo, lần sau sẽ phải đối mặt với hình phạt nặng hơn. Rủi ro cứ thế tích tụ lại.

Thực trạng ứng phó với quy định môi trường trong ngành công nghiệp Hàn Quốc vẫn đang ở trong mô hình xử lý sau. Để hiểu được bối cảnh này, trước tiên cần nhìn nhận quy mô của các quy định. Trước khi được sáp nhập vào Bộ Khí hậu, Bộ Môi trường đã quản lý hơn 70 văn bản pháp luật, và nếu tính cả các quy định phụ và nghị quyết của chính quyền địa phương, nghĩa vụ liên quan đến môi trường mà mỗi cơ sở phải tuân thủ lên đến hàng trăm. Việc một nhân viên hiện trường có thể nắm bắt hàng trăm điều khoản nghĩa vụ này, theo dõi các thay đổi trong văn bản pháp luật và tự kiểm tra vi phạm là điều gần như không thể. Mặc dù có thể sử dụng dịch vụ tư vấn chuyên nghiệp, nhưng chi phí cho mỗi cơ sở lên tới hàng chục triệu đến hàng tỷ đồng là điều mà phần lớn các doanh nghiệp vừa và nhỏ không thể gánh nổi.

Ngay cả khi phát hiện vấn đề trước, cũng không được miễn trừ. Nếu tự báo cáo, hồ sơ vi phạm vẫn sẽ tồn tại, và nếu có hồ sơ, sẽ trở thành cơ sở để xử phạt nặng hơn trong lần vi phạm tiếp theo. Đối với các doanh nghiệp, vấn đề môi trường vẫn là điều mà họ cho rằng "biết thì thiệt". Các doanh nghiệp thường phớt lờ rủi ro tiềm ẩn, và ngay cả khi phát hiện, họ cũng chỉ giữ im lặng. Đây là một vòng luẩn quẩn.

Hệ quả không chỉ dừng lại trong nội bộ doanh nghiệp. Bất kỳ doanh nghiệp nào cũng đều có tác động đến môi trường, nhưng do quản lý kém, người dân địa phương không có cơ sở nào để tin tưởng. Nỗi lo lắng mơ hồ về môi trường dẫn đến sự phản đối mơ hồ, và một doanh nghiệp hoàn toàn hợp pháp có thể bị chặn lại bởi bức tường NIMBY (không ở gần tôi) và không thể nhận được giấy phép. Hệ quả của việc không quản lý rủi ro không chỉ ảnh hưởng đến doanh nghiệp mà còn đến toàn bộ ngành công nghiệp.

Các vấn đề môi trường thường không được chú ý trước khi xảy ra, nhưng lại trở thành thảm họa sau đó. Cảm giác lo lắng bản năng khi doanh nghiệp của chúng ta đang hoạt động không hợp pháp về môi trường không chỉ là cảm nhận của các chuyên gia môi trường. Tất nhiên, những người làm việc tại hiện trường cũng biết điều đó. Tuy nhiên, họ không có ngôn ngữ, kênh hay động lực nào để đưa nỗi lo này ra bàn bạc.

Tại đây, vai trò của AI bắt đầu được thể hiện. AI có thể đối chiếu dữ liệu về điều kiện cấp phép và tình trạng thực tế theo thời gian thực, thông báo những thay đổi liên quan đến doanh nghiệp của mình trong bối cảnh thường xuyên thay đổi của các quy định pháp luật, và phát hiện khả năng vi phạm trước. Các ghi chép quản lý có thể được tự động lưu trữ để làm bằng chứng cho việc quản lý nghiêm túc. AI tổng quát không thể ngay lập tức thay thế vai trò này do những hạn chế trong việc hiểu vấn đề ảo giác và bối cảnh pháp luật. Tuy nhiên, nếu là AI chuyên biệt cho các quy định môi trường, câu chuyện sẽ khác.

Điều cốt lõi là sự chuyển đổi cấu trúc. Trong một cấu trúc mà biết mà không thể nói ra, và chi phí cho sự trợ giúp bên ngoài quá cao. AI có thể là phương tiện gần như duy nhất có thể thay đổi cấu trúc chi phí này một cách căn bản. Từ "biết thì thiệt" sang "biết thì may mắn". Đó không phải là sự thay đổi trong tâm lý con người mà là sự thay đổi trong cấu trúc.

Điều này không chỉ là câu chuyện của thị trường tư vấn cho các tập đoàn lớn. Thực sự có ý nghĩa khi nó tiếp cận được các doanh nghiệp vừa và nhỏ, nơi dễ bị tổn thương nhất trước rủi ro. Chỉ cần lấp đầy khoảng trống mà trước đây không có cơ sở hạ tầng nào, đã tạo ra sự khác biệt quyết định. Đây là những công việc quá nhiều để con người thực hiện, nhưng nếu không làm thì sẽ quá nguy hiểm.

Việc tuân thủ quy định về môi trường hay pháp luật là điều dễ nói. Tuy nhiên, việc ép buộc tuân thủ tự nguyện trong một cấu trúc không có miễn trừ hay động lực là điều không thực tế. Tuân thủ quy định môi trường là vấn đề sống còn của hệ sinh thái công nghiệp. Để thoát khỏi mô hình xử lý sau, cần có một cơ sở hạ tầng mới chuyển đổi năng lực của các chuyên gia thành hệ thống chẩn đoán thường xuyên dựa trên AI.

[Chuyên gia tư vấn EHS toàn cầu Park Jun-soo]



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #quy định môi trường
• #Bộ Môi trường
• #AI