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WMO: 人工智能語言模型是

彌合地球系統(tǒng)知識差距的前沿利器

近年來，人工智能語言模型的發(fā)展為解決地球系統(tǒng)科學的普及化提供了全新的途徑，為實現(xiàn)有效氣候行動邁出了關鍵一步。

世界氣象組織秘書長席列斯特·紹羅教授（Celeste Saulo）指出，加強溝通并確保信息獲取的普惠性對于應對極端天氣、氣候和水事件，尤其是對于最脆弱群體而言至關重要。因此，讓專家和非專家容易理解和使用地球科學，是實現(xiàn)有效氣候行動的必要條件，也是氣象、氣候和水文服務得到政治支持的關鍵一環(huán)。在這一挑戰(zhàn)面前，人工智能語言模型提供了前景可期的解決方案。

世界氣象組織擁有豐富的綜合圖書館，但了解氣候危機嚴重性所需的信息可能分散在各種數(shù)字平臺上，或者其采用的語言讓別國難以理解和采取行動。類似于ChatGPT的ChatClimate便是一種專門的人工智能，專注于世界氣象組織和聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）報告信息，通過提供即時訪問的地球系統(tǒng)科學信息，擺脫了繁瑣的PDF文檔瀏覽過程。ChatClimate的使命在于讓更廣泛的受眾能夠理解氣候風險，并更輕松地獲取氣候信息。

在數(shù)字化時代，鑒于氣候信息對公眾認知和政策決策的重要性，區(qū)分準確和有誤導性的信息至關重要。引入自然語言處理和自動事實檢查可以利用可靠的事實來源來驗證觀點。人工智能語言模型Climinator通過綜合各種科學觀點，產(chǎn)生了基于證據(jù)的強有力評估，能夠使用透明客觀的推理形成分析。該模型在驗證觀點方面表現(xiàn)出極高的準確性，甚至在整合氣候科學懷疑論者的觀點時也能達成共識。盡管這項研究有其局限性，但它強調(diào)了人工智能在驗證事實結論方面的潛力。

ChatClimate和Climinator等人工智能語言模型為傳播地球系統(tǒng)科學和過濾錯誤信息提供了創(chuàng)新的解決方案。通過使科學信息更易獲取并驗證違背科學共識的觀點，這些工具有望推動世界各地國家氣象水文部門的氣候行動工作。將人工智能融入地球系統(tǒng)科學的承諾體現(xiàn)了利用新技術解決一些最緊迫的全球挑戰(zhàn)的前瞻性思維方法。

文章來源 | 領略快訊

內(nèi)容編輯 | 何靜怡　唐偉

編輯 | 馮裕健