诸如ChatGpt之类的语言模型的出现激发了公众对人工智能（AI）的兴趣，这推动了关于该技术将如何彻底改变广泛领域的主张。其中一些可能是怀疑或无关紧要的。AI的真正力量将在解决人类能力不足的大问题上得到证明。当然，当今最大的是气候变化。AI可以为我们这个时代的巨大挑战做什么？
1950年，第一台电子通用计算机Enica进行了首个24小时的天气预报。图片来源：Bettmann档案/盖蒂图像
在20世纪初，挪威物理学家Vilhelm Bjerknes为自己设定了一个看似棘手的目标：使气象成为精确的科学。当时，常见的做法是通过使用历史地图来预测天气，该历史地图显示出类似于当前情况的大气情况，假设事情会以类似的方式进行。最初的BJERKNES，然后是英国贵格会的科学家Lewis Fry Richardson提出了方程式，试图描述大气的物理学。但是在预计时代，仍然缺乏计算。当第一台电子通用计算机Eniac在1950年进行了首次天气预报时，Richardson称其为“巨大的科学进步”，即使Eniac花费了将近24小时才能进行24小时的预测。
机器学习来定义天气障碍
如今，受BJERKNES和RICHARDSON方程启发并使用观察到的数据的数学模型仍然是天气预报的最广泛使用的系统，在过去几十年中，可靠性的可靠性显着提高。但是另一种方法，机器学习或AI正在缓慢地进攻。正如大气科学家Russ Schumacher和科罗拉多州立大学的Aaron Hill所解释的那样，这些系统过程中无数的地图以了解趋势的趋势。有趣的是，这个想法让人联想到BJERKNES和RICHARDSON之前的经典系统，但是AI的计算能力达到了人类无法的高度。
用观察到的数据喂养的数学模型仍然是天气预报的最广泛使用的系统。学分：Istockphoto/Getty图像
在天气之外，短期内在大气中发生的事情是气候，长期观察的积累。正如美国国家海洋和大气管理局（NOAA）所定义的那样，“气候是您期望的，天气就是您得到的”。今天，可能正在塞维利亚和伦敦的阳光下下雨，但这显然不是任何城市天气的反映。气候变化引起的改变，例如水周期的加剧，使预测复杂化，因此科学家正在训练AI系统以填补数值模型不足的空白。
预测气候变化的影响
从广义上讲，气候科学家将AI系统用于两个目的：观察和建模。对于前者而言，如今的数据和记录的数量已经如此庞大，以至于人类难以管理，但是AI可以理解这一切。荷兰太空研究所的一个团队正在研究一个AI系统，该系统每天扫描1200万颗卫星观测，以检测大量的甲烷排放，这是一种有效的温室气体。气候痕迹使用AI监测温室气体排放。这些工具可以产生荟萃分析（研究和综合先前的大量研究），这是人类无法实现的水平，例如，对气候变化的特定影响进行了100,000多项研究，以结论它们已经影响了80％的影响，即它们已经影响了80％世界的土地面积和全球人口的85％。
气候变化引起的改变使预测复杂化，因此科学家正在训练AI系统以填补数值模型不足的空白。图片来源：乔·雷德（Joe Raedle）/盖蒂（Getty）图像
第二个目标是建模，是创建能够预测气候变化对人类社会的影响的系统，而相反，我们的活动的影响 - 例如？在气候变化中，能源生产和使用或农业实践，以减轻两者。因此，人工智能可以预测城市是否正在履行其减排承诺，或者如何以及何时违反国际同意的变暖门槛。
天气预报的数字双胞胎
当然，观察和建模齐头并进。IBM和NASA正在合作一个项目，在该项目中，IBM的两个基础模型（包括大量数据培训以解决不同任务的机器学习系统，例如Chatgpt等语言模型），将接受30万个科学研究和收集的数据培训由航天局的卫星分别由。这些模型将能够回答气溶胶将如何影响气候变化并建模这种影响的问题。
建模创建能够预测气候变化对人类社会的影响，反之亦然，以减轻这两者。学分：论坛报新闻服务 /盖蒂图像
最雄心勃勃的项目之一可能是欧盟的目的地地球，旨在创建地球的“数字双胞胎”。根据欧盟委员会的说法，“该模型将监测，模拟和预测自然现象与人类活动之间的相互作用。”这样，它将能够预测气候变化的影响及其气象现象的影响，并提前几年详细的预测，相反，人类政策和活动对气候变化的影响。
简而言之，正如AI的气候变化AI所详细介绍的那样，专门从事人工智能和气候变化的组织，这些技术可以为我们提供帮助的领域和应用。但是，不要忘记黑暗的一面：也是AI算法在YouTube，社交网络甚至通过Chatgpt上传播否认和阴谋的想法。在气候变化方面，我们人类还必须学会管理AI的风险。
哈维尔·亚纳斯（Javier Yanes）