夏至已至。去年夏天的熱浪還讓很多人記憶猶新，那是我國自1961年以來的最熱夏季。如今，各地頻繁出現(xiàn)的高溫暴雨等極端天氣讓人們擔(dān)心：今年夏天會比去年更熱嗎？
(資料圖)
從數(shù)據(jù)上看，全球氣溫升高的趨勢相當(dāng)明顯。盡管此前3年的拉尼娜現(xiàn)象對全球氣溫起到了暫時“剎車”作用，但過去8年仍是有記錄以來最熱的8年。其中，2016年是有記錄以來全球最熱的一年。目前有多家機(jī)構(gòu)預(yù)測，2023年或2024年極有可能超過2016年，創(chuàng)造新的全球最暖紀(jì)錄。
面對氣候變暖，人類應(yīng)該如何應(yīng)對？一些科學(xué)家寄望于目前火熱的人工智能。
要應(yīng)對氣候變化，首先要“辨癥”，要有對天氣的準(zhǔn)確分析和預(yù)測研判的能力。但這并非易事，而人工智能恰恰可以在氣象預(yù)測領(lǐng)域大展身手。
今年4月，中國發(fā)布的人工智能大模型“風(fēng)烏”，首次實現(xiàn)在高分辨率上對核心大氣變量進(jìn)行超過10天的有效預(yù)報。從預(yù)報精度看，相比于傳統(tǒng)的物理模型，“風(fēng)烏”的10天預(yù)報誤差降低19.4%；從預(yù)報時效看，全球范圍內(nèi)最好的物理模型HRES有效預(yù)報時長最大為8.5天，而“風(fēng)烏”達(dá)到了10.75天；從資源效率看，現(xiàn)有物理模型往往需要在超級計算機(jī)上運行，而“風(fēng)烏”大模型僅用GPU便可運行，30秒即可生成未來10天全球高精度預(yù)報結(jié)果。
從“風(fēng)烏”的實踐可以看出，人工智能應(yīng)用于氣象領(lǐng)域，從大數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，可與傳統(tǒng)的數(shù)理方程形成互補(bǔ)，為生產(chǎn)生活提供更準(zhǔn)確、更實用的天氣預(yù)報。氣候變暖將讓極端天氣更頻繁，人工智能可用于改善氣象災(zāi)害警報系統(tǒng)，實現(xiàn)提前和精準(zhǔn)預(yù)警，在防災(zāi)減災(zāi)中發(fā)揮更大作用。
應(yīng)對氣候變化，從長遠(yuǎn)來看，還需要“去根”，即針對氣候變化原因采取各種減緩措施。不少科學(xué)家認(rèn)為，氣候變暖與碳排放帶來的溫室效應(yīng)密切相關(guān)，只要人類社會的化石燃料消耗不減少，氣候變暖的趨勢就不會停止。
加強(qiáng)人工智能應(yīng)用，可以實現(xiàn)更精準(zhǔn)、穩(wěn)定、有效的減排。人工智能作為能源轉(zhuǎn)型的重要輔助工具，越來越多地被整合到工業(yè)系統(tǒng)和家居生活的能源管理中，提高能源利用效率、減少峰值需求，最大限度地利用可再生能源。此外，在核聚變、新能源材料、碳捕集存儲利用等領(lǐng)域，人工智能也可以通過發(fā)揮數(shù)據(jù)分析、建模和預(yù)測等方面的優(yōu)勢，為這些綠色技術(shù)的研發(fā)加速。
波士頓咨詢集團(tuán)（BCG）曾在其研究報告中預(yù)測，如果要實現(xiàn)《巴黎協(xié)定》中提出的將全球平均氣溫上升限制在1.5℃的目標(biāo)，各國必須在2030年前減少50%的碳排放。使用人工智能可以幫助減少26億噸至53億噸的二氧化碳排放，占減排總量的5%至10%。
如果把人工智能看作一劑藥方，那么它也有局限和副作用。例如，人工智能大模型本身就是耗能大戶，會增加碳排放。當(dāng)它與人腦同時工作時，人腦的能耗僅為機(jī)器的0.002%。
人工智能是引領(lǐng)未來的新興戰(zhàn)略技術(shù)之一，氣候變化是當(dāng)今世界面臨的最緊迫挑戰(zhàn)之一。人工智能革命和綠色能源革命齊頭并進(jìn)，已成為大國競爭必須搶占的科技制高點。我們既期盼更綠色環(huán)保的人工智能，也期盼更智能可控的綠色能源，就像期盼盛夏不再酷熱難耐。（佘惠敏）
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