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WMO: 人工智能语言模型是

弥合地球系统知识差距的前沿利器

近年来，人工智能语言模型的发展为解决地球系统科学的普及化提供了全新的途径，为实现有效气候行动迈出了关键一步。

世界气象组织秘书长席列斯特·绍罗教授（Celeste Saulo）指出，加强沟通并确保信息获取的普惠性对于应对极端天气、气候和水事件，尤其是对于最脆弱群体而言至关重要。因此，让专家和非专家容易理解和使用地球科学，是实现有效气候行动的必要条件，也是气象、气候和水文服务得到政治支持的关键一环。在这一挑战面前，人工智能语言模型提供了前景可期的解决方案。

世界气象组织拥有丰富的综合图书馆，但了解气候危机严重性所需的信息可能分散在各种数字平台上，或者其采用的语言让别国难以理解和采取行动。类似于ChatGPT的ChatClimate便是一种专门的人工智能，专注于世界气象组织和联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）报告信息，通过提供即时访问的地球系统科学信息，摆脱了繁琐的PDF文档浏览过程。ChatClimate的使命在于让更广泛的受众能够理解气候风险，并更轻松地获取气候信息。

在数字化时代，鉴于气候信息对公众认知和政策决策的重要性，区分准确和有误导性的信息至关重要。引入自然语言处理和自动事实检查可以利用可靠的事实来源来验证观点。人工智能语言模型Climinator通过综合各种科学观点，产生了基于证据的强有力评估，能够使用透明客观的推理形成分析。该模型在验证观点方面表现出极高的准确性，甚至在整合气候科学怀疑论者的观点时也能达成共识。尽管这项研究有其局限性，但它强调了人工智能在验证事实结论方面的潜力。

ChatClimate和Climinator等人工智能语言模型为传播地球系统科学和过滤错误信息提供了创新的解决方案。通过使科学信息更易获取并验证违背科学共识的观点，这些工具有望推动世界各地国家气象水文部门的气候行动工作。将人工智能融入地球系统科学的承诺体现了利用新技术解决一些最紧迫的全球挑战的前瞻性思维方法。

文章来源 | 领略快讯

内容编辑 | 何静怡　唐伟

编辑 | 冯裕健