Pathways to Green AI: Information Disclosure of Artificial Intelligence Within the ESG Framework of Commercial Entities

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers can use the proposed ESG-AI disclosure framework for cross-regional comparative studies and further empirical analysis.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can adopt the 'comply or explain' and double materiality approach to structure AI-related disclosures within their ESG reports.

🏛政策担当者:Policymakers should note the viability of centralized disclosure systems, as exemplified by China, to enhance transparency and accessibility of AI-related ESG information.

透明性の強化は、人工知能（AI）の責任ある発展を促進する上で極めて重要な課題となっている。企業情報開示の一般的な枠組みとして、環境・社会・ガバナンス（ESG）報告はAIガバナンスと本質的な相乗効果を共有しており、両者は持続可能な発展の追求と、投資家およびより広範なステークホルダーへの特定事項の開示に根ざしている。本研究は、米国、欧州、中国の上場企業のESG（環境・社会・ガバナンス）報告書における人工知能（AI）情報開示の状況を分析し、以下のことを明らかにしている：（1）ESG報告書は、企業組織がAI関連情報を開示する主要な経路となっている；（2）開発、応用、製造、消費という4つの主要なAI関連領域において、開示レベルに有意な格差が存在する；（3）開示密度はE、S、Gの各側面でかなり異なり、ガバナンス（G）の柱が最も包括的な情報を示している。ESG-AI開示フレームワークの実証分析に基づき、本研究はESG-AI報告の最適化スキームを提案し、上場企業に対する強制的なESG-AI開示義務を明確に定義し、「コンプライ・オア・エクスプレイン」メカニズムを採用して、企業の透明性と業務効率のバランスを図りつつ、「ダブル・マテリアリティ」の原則に従い、環境（E）事項ではモデル訓練のエネルギー消費と生態学的影響を開示し、社会（S）事項では雇用、従業員研修、マーケティング表示、顧客プライバシーに対処し、ガバナンス（G）事項では企業のAI戦略、リスク管理プロトコル、ガバナンス方針を詳述する。手続き的保証に関しては、中国を事例として、全国企業信用情報公示システムを通じた集中的な開示を実施し、上場企業報告書の保証制度を補完することで、情報開示のアクセシビリティと正確性を向上させることができる。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Strengthening transparency has emerged as a pivotal issue in promoting the responsible development of artificial intelligence (AI). As the prevailing framework for corporate information disclosure, Environmental, Social, and Governance (ESG) reporting shares an inherent synergy with AI governance; both are rooted in the pursuit of sustainable development and the disclosure of specific matters to investors and broader stakeholders. This study analyzes the status of artificial intelligence (AI) information disclosure in the ESG (Environmental, Social, and Governance) reports of listed companies across the United States, Europe, and China, finding that: (1) ESG reports have emerged as a primary channel for business organizations to disclose AI-related information; (2) significant disparities exist in disclosure levels across four key AI-related domains—development, application, manufacturing, and consumption; and (3) disclosure density varies considerably across E, S, and G dimensions, with the Governance (G) pillar exhibiting the most comprehensive information. Based on an empirical analysis of the ESG-AI disclosure framework, this study proposes an optimization scheme for ESG-AI reporting, clearly defining mandatory ESG-AI disclosure obligations for listed companies and employing the “comply or explain” mechanism to balance corporate transparency with operational efficiency while adhering to the “Double Materiality” principle by disclosing model training energy consumption and ecological impacts under Environmental (E) matters, addressing employment, employee training, marketing labeling, and customer privacy under Social (S) matters, and elaborating on corporate AI strategies, risk management protocols, and governance policies under Governance (G) matters. Regarding procedural safeguards, taking China as a case study, centralized disclosure could be implemented through the National Enterprise Credit Information Publicity System, complemented by an assurance system for listed company reports to enhance the accessibility and accuracy of information disclosure.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2071-1050/18/6/2922/pdf?version=1773728529first seen 2026-05-05 23:14:12 · last seen 2026-08-11 04:59:22