Штучний інтелект не покращує точність кліматичних прогнозів

Нещодавна публікація Tribune News Service під назвою «Штучний інтелект прискорює кліматичні дослідження» викликала гостру критику з боку наукової спільноти. Фахівці стверджують, що стаття містить фундаментальну помилку, змішуючи короткострокові досягнення у прогнозуванні погоди з довгостроковими кліматичними проєкціями.

Основна проблема полягає у тому, що автори статті плутають можливості штучного інтелекту у сфері метеорології з його потенціалом у кліматології. Хоча ШІ дійсно може прискорити обробку певних метеорологічних даних, це не означає автоматичного покращення точності довгострокових кліматичних прогнозів.

У статті цитується морський біолог з AZTI Анхель Борха, який заявляє: «Це дозволить нам обробляти дані та отримувати результати набагато швидше, тому люди, які приймають рішення, також зможуть діяти швидше». Критики зазначають, що це твердження може бути справедливим для управління рибальством або локальних океанічних наборів даних, але коли йдеться про клімат, швидкість не дорівнює точності.

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.

Детальний аналіз тверджень статті виявляє кілька проблемних моментів. Перше твердження стосується того, що деякі моделі на основі штучного інтелекту вже перевершують традиційні системи прогнозування. Критики підтверджують цю інформацію, але лише стосовно прогнозування погоди, яке працює у часових масштабах від годин до тижнів. Навіть Microsoft Aurora та GraphCast від Google DeepMind, згадані у статті, зосереджуються на короткостроковому прогнозуванні атмосферних процесів. Це майже не має відношення до 30-річних кліматичних середніх показників, які визначають кліматичну науку.

Друге спірне твердження стосується здатності моделей штучного інтелекту дозволити кліматологам досліджувати у сотні разів більше сценаріїв, ніж сьогодні. Критики зазначають, що кількість не означає якість. Швидше дослідження «сотень» недосконалих сценаріїв не вирішує проблему того, що кліматичні моделі, незалежно від використання ШІ, все ще мають величезні діапазони невизначеності.

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 про те, що високоякісна метеорологічна інформація є першим кроком до створення систем попередження, є правдивим, але не має відношення до точності кліматичних прогнозів. Якість погодних даних не вирішує глибокі невизначеності у рівноважній кліматичній чутливості, яка все ще коливається від 0,8°C до майже 6°C до 2100 року. Також це не вирішує відому помилку радіаційного примусу хмар у ±4 Вати на квадратний метр, що більш ніж у 4000 разів перевищує оцінений сигнал від річних викидів CO₂.

Найнебезпечнішим є четверте твердження про те, що штучний інтелект готовий турбувати те, що центр може запропонувати політикам, дозволяючи їм приймати більш обґрунтовані рішення. Критики називають це найнебезпечнішим перебільшенням. Клімат за визначенням є 30-річним статистичним середнім. Всесвітня метеорологічна організація визначає клімат як «середні погодні умови для конкретного місця протягом тривалого періоду 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.

Критики наголошують, що доки кліматичні моделі не зможуть узгодитися з реальністю, звузити свої похибки, вирішити фізику хмар та припинити створювати 200-відсоткові перебільшення спостережуваного потепління, представлення штучного інтелекту як «переломного моменту у кліматології» не є журналістикою, а маркетинговим текстом.

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.