Штучний інтелект не підвищує точність прогнозування кліматичних змін.

Експерти висловлюють сумніви щодо заяв про революційний потенціал штучного інтелекту в галузі кліматології, підкреслюючи важливу різницю між прогнозуванням погоди та довгостроковими кліматичними змінами.

Недавня стаття Tribune News Service під заголовком "Штучний інтелект пришвидшує дослідження клімату" викликала значний резонанс серед науковців. Експерти наголошують, що публікація містить серйозну помилку, оскільки змішує короткострокові успіхи у прогнозуванні погоди з тривалішими кліматичними прогнозами.

Головна проблема полягає в тому, що автори статті змішують можливості штучного інтелекту в метеорології з його потенційними застосуваннями в кліматології. Хоча штучний інтелект здатен значно прискорити обробку окремих метеорологічних даних, це не гарантує підвищення точності довгострокових прогнозів кліматичних змін.

У статті наводиться висловлювання морського біолога з AZTI, Анхеля Борхи, який зазначає: "Це дасть нам можливість обробляти дані та отримувати результати набагато швидше, що в свою чергу дозволить особам, які приймають рішення, діяти оперативніше." Однак критики стверджують, що хоча це може бути вірним для управління риболовецькими ресурсами або локальними наборами океанічних даних, у контексті кліматичних досліджень швидкість не завжди гарантує точність.

Експерти наголошують на небезпеці швидких дій на основі недосконалих або неповних кліматичних проєкцій. Такий підхід може призвести до закріплення поганої політики, заснованої на шумі або помилках комп'ютерних моделей, а не на реальному сигналі.

Глибокий аналіз тверджень статті виявляє кілька спірних аспектів. По-перше, стверджується, що деякі моделі, розроблені на основі штучного інтелекту, вже перевищують традиційні системи прогнозування. Хоча критики підтверджують цю думку, вона стосується лише короткострокового прогнозування погоди, яке охоплює періоди від декількох годин до тижня. Навіть згадані у статті моделі, такі як Microsoft Aurora та GraphCast від Google DeepMind, орієнтовані на короткострокові атмосферні прогнози. Це, однак, не має суттєвого відношення до 30-річних кліматичних середніх значень, які є основою кліматичної науки.

Другий суперечливий аспект стосується потенціалу штучного інтелекту, який може надати кліматологам можливість аналізувати в сотні разів більше сценаріїв, ніж це робиться зараз. Проте, критики підкреслюють, що кількість не завжди свідчить про якість. Дослідження "сотень" недосконалих сценаріїв не вирішує питання великої невизначеності, яка залишається в кліматичних моделях, незалежно від того, чи використовується в них ШІ.

Спостереження показують, що кліматичні моделі CMIP6 перебільшують тенденції потепління майже вдвічі порівняно з фактичними вимірюваннями. Якщо вхідні дані та фізичні принципи неправильні, збільшення кількості запусків лише помножує помилки.

Третє твердження, що наявність високоякісної метеорологічної інформації є першим кроком у створенні систем попередження, є вірним, але не стосується точності кліматичних прогнозів. Якість погодних даних не здатна подолати значні невизначеності, пов'язані з рівноважною кліматичною чутливістю, яка залишається в межах від 0,8°C до майже 6°C до 2100 року. Крім того, це не вирішує відому проблему радіаційного примусу хмар, яка має похибку ±4 Вати на квадратний метр, що перевищує оцінений сигнал від річних викидів CO₂ більш ніж у 4000 разів.

Найбільшу загрозу становить четверте твердження, яке стверджує, що штучний інтелект здатний впливати на те, що центр може запропонувати політикам, допомагаючи їм ухвалювати більш обґрунтовані рішення. Критики вважають це найбільшою перебільшеною заявою. Клімат, за своєю природою, є статистичним середнім за 30 років. Всесвітня метеорологічна організація визначає клімат як "середні атмосферні умови для певної місцевості протягом тривалого часу".

Прискорення таких проєкцій не має сенсу, оскільки горизонт даних не можна скоротити без руйнування самого визначення клімату. Що ще гірше, поспішна політика на основі все ще невизначених моделей ризикує трильйонними помилками.

Фахівці закликають не плутати блиск із сутністю. Штучний інтелект не є магічним оракулом кліматичної істини, це швидший, іноді дешевший спосіб обробки тих самих недосконалих моделей, які постійно перевищують спостережуване потепління.

Експерти відзначають, що до тих пір, поки кліматичні моделі не зможуть адекватно відобразити реальність, зменшити свої помилки, розв'язати питання фізики хмар та уникнути перебільшення спостережуваного потепління вдвічі, подання штучного інтелекту як "революційного етапу у вивченні клімату" більше нагадує маркетингові матеріали, ніж журналістське висвітлення.

Експерти попереджають, що маркетинговий текст, одягнений як наука, гірший за невігластво, оскільки це запрошення до політичної катастрофи. Вони закликають до більш виваженого підходу у висвітленні можливостей штучного інтелекту у кліматичних дослідженнях та уникнення змішування короткострокових досягнень у метеорології з довгостроковими кліматичними проєкціями.