研究发现，由于存在数据偏见，人工智能在应对气候变化方面可能会有所不足

由于数据偏见，人工智能或许在应对气候变化上有不足

在人工智能的支持者中，人工智能被吹捧的好处之一是该技术有潜力帮助解决气候变化问题。如果确实如此，最近人工智能方面的重大突破来得正是时候。今年夏天，越来越多的证据表明，地球已经从变暖转向沸腾。

然而，尽管在过去几个月人工智能引起了极大的炒作，但伴随其而来的担忧也有很长的列表，例如潜在的误导信息传播、可能的歧视、隐私和安全问题。

此外，英国剑桥大学的研究人员发现，用于训练人工智能模型的数据集中的偏见可能限制其作为应对全球变暖及其对地球和人类健康影响的公正工具的应用。

正如通常发生的那样，当涉及全球偏见时，这是南方与北方的问题。由于大多数数据是由研究人员和企业利用科技获得的，气候变化的影响必然会受到有限视角的限制。因此，有偏见的人工智能有可能误传气候信息，这意味着最脆弱的人将遭受最严重的后果。

呼吁建立全球包容性数据集

在一篇发表在权威期刊《自然》上的题为“利用人机智能支持全球气候行动”的论文中，作者承认“利用人工智能来考虑气候变化不断变化的因素，可以让我们更好地预测环境变化，从而使我们能够更早地部署缓解策略。”

他们说，这仍然是人工智能在气候行动规划中最有前途的应用之一，但前提是用于训练系统的数据集具有全球包容性。

“当关于气候变化的信息被来自北方高级机构的受过良好教育的个人的工作过度代表时，人工智能只能通过他们的眼睛看到气候变化和气候解决方案，”剑桥零碳研究员拉米特·德布纳斯博士说。

相比之下，那些对科技和报告机制的接触较少的人在人工智能开发者所依赖的数字来源中将被低估。

“没有任何数据是干净的或没有偏见的，这对于完全依赖于数字信息的人工智能尤其成问题，”该论文的合著者埃米莉·舒克伯格教授说。“只有在对这种数据不公正有积极的认识后，我们才能开始解决它，从而建立更好、更可靠的以人工智能为主导的气候解决方案。”

作者们主张人机智能设计，以支持气候行动的全球认知网络，直接促进缓解和适应干预措施，并减少与人工智能预训练数据集相关的数据不公正。

研究总结称，时下最重要的是对机器智能社区中的数字不平等和不公正问题保持敏感，特别是在人工智能被用作解决气候变化等全球健康挑战的工具时。

作者们认为，如果我们不解决这些问题，可能会出现灾难性的结果，影响社会崩溃和地球稳定，包括无法实现任何气候缓解路径。