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气候变化和人工智能（AI）正在以前所未有的速度重塑世界，有人认为，现实正变得越来越像科幻小说。其中，金·斯坦利·罗宾逊的《未来部》(The Ministry for the Future)常被人们提及。这本小说以2025年印度一场致命的热浪开篇，这与今年早些时候印度遭遇的极端高温和潮湿天气惊人地相似。书中，这场热浪引发了社会各界自发地团结起来，以保护生物免受气候灾难的威胁。罗宾逊在接受《自然》杂志采访时表示，气候危机引发了年轻一代的焦虑，同时也赋予了他们存在的意义。此外，他还认
随着2024年的到来，全球人道主义危机正面临前所未有的挑战。据联合国最新统计，目前因暴力和灾难而被迫逃离家园的人数已创历史新高，达到1.2亿，过去十年这一数字几乎翻了一番。同时，全球需要人道主义援助的人口也达到了3亿，受气候变化和冲突加剧的影响，这一数字还在持续上升。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在许多脆弱国家，联合国可持续发展目标的实现进展停滞或出现倒退。在这些地区出生的孩子，面临的贫困风险是出生在稳定国家孩子的十倍。这一切都
人工智能正在重塑传统科技领域，气象预测就是最新的见证。本周，谷歌DeepMind团队发布了一款名为GenCast的革命性人工智能天气预测模型，并在权威学术期刊《自然》上发表研究成果。这款AI模型的性能令人瞩目。研究人员通过对比发现，GenCast在准确性上超越了当前全球最顶尖的业务天气预报系统——欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ENS系统。通过对2018年之前的天气数据进行训练，GenCast在2019年的预测中以惊人的97.2%准确率完胜传统预测系统。与以往只提供单一天气预测路径的确定性模型不
天气预报一直是人类与自然博弈的艺术。从决定是否携带雨伞，到为可再生能源调配，再到应对极端天气，我们对准确天气信息的渴望从未停止。然而，传统天气预报总是伴随着不确定性，这源于我们对大气系统观察的局限性和预测模型的固有局限。传统的数值天气预报（NWP）长期依赖于复杂的大气动力学方程，试图将当前天气状况映射到未来。尽管如此，微小的初始误差往往会迅速放大，使得长期预测变得极其困难。欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的集合预测系统(ENS)曾被视为这一领域的顶
最近，联合国发布了一份报告，提议该组织在人工智能（AI）的监测和监管方面采取更加积极的措施。这份报告的重点是，随着人工智能技术的发展和应用的日益广泛，其潜在的影响和风险也逐渐显现。因此，联合国认为，有必要对人工智能的管理进行更多的关注，就像气候变化一样，应该被视为一个紧迫的全球性问题。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在过去的几年中，人工智能已经从实验室走向了我们的日常生活，改变了我们工作和生活的方式。然而，随着技术的进步，
英伟达发布StormCast，一款专为高保真大气动力学模拟设计的生成式AI模型，旨在精确预测中尺度天气，对灾害规划和减灾至关重要。此模型在与科研机构合作的论文中首次亮相，针对频繁发生的极端天气现象，如美国每年超1500亿美元的损失，提供突破性预测能力。StormCast作为NVIDIA Earth-2数字孪生云平台的一部分，结合AI、物理模拟与计算机图形，实现全球天气和气候的高精度模拟与可视化，旨在通过AI技术拯救生命、保护环境。
在AI领域的持续发展中，人们开始担心AI对地球的影响，尤其是其高能耗和碳排放。最新研究表明，生成式AI查询比传统搜索引擎请求更加能耗巨大，消耗的能量是传统操作的四到五倍。特别是图像生成任务所需的能量远高于基于文本的操作。根据摩根士丹利的研究，生成式AI的能源需求每年将增长70%，到2027年，生成式AI可能消耗的能量与西班牙2022年所需的能量相当。这种增加的能源消耗会导致更高的碳排放，可能进一步恶化气候变化。
["近年来，大型AI气象预测模型在天气预报中表现优异，尤其在极端天气事件的预测中有显著优势。","AI模型深入挖掘天气数据，通过数以亿计的参数更精准地捕捉和模拟大气中微小变化，在复杂气象条件下表现出色。","AI模型采用先进的计算架构，如图神经网络和Transformer模型，提高了对复杂气象数据的处理能力，增强了预测准确性。","新一代AI气象预测模型，如FengWu-GHR和FuXi AI，通过创新方法和级联模型提高了全球天气和海洋波浪预测的准确性。","虽然AI模型为天气预报带来了希望，但仍需解决与物理法则相一致的初值扰动等挑战。"]
["印度气象部门计划建立气候模型，提高天气事件预测能力。","人工智能技术将提供更高质量、更便宜的天气数据，帮助印度更准确地预测气候变化。","印度将利用人工智能气候模型预测天气事件，减少损失。"]
["智源研究院发布新一代多模态基础模型 Emu2，推动多模态上下文学习能力的突破。","Emu2 超越了 Flamingo-80B 和 IDEFICS-80B，在少样本多模态理解任务上表现出色。","Emu2 取得了多个少样本理解、视觉问答、图像生成任务上的最优性能。","Emu2-Chat 实现精准理解图文指令，Emu2-Gen 实现灵活、可控、高质量的图像和视频生成。","Emu2 采用大规模自回归生成式多模态预训练，模型规模化到 37B 参数。"]