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美國科學(xué)家首次利用人工智能(AI)來預(yù)測全球變暖的時間線，得出了悲觀的預(yù)測結(jié)果稱，即使采取嚴(yán)格的減排措施，可能也無法挽救在本世紀(jì)中葉全球升溫突破2攝氏度這個極限閾值。

(資料圖)

這項研究于1月30日發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》(PNAS)上，由斯坦福大學(xué)和科羅拉多州立大學(xué)的兩位科學(xué)家聯(lián)合進(jìn)行，它首次使用AI的方法來預(yù)測全球變暖的時間線。

經(jīng)過學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的AI系統(tǒng)計算出，全球升溫超過1.5攝氏度的時間窗口為2033年-2035年間。這與目前的其他權(quán)威預(yù)測保持一致。據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會 (IPCC) 2022年發(fā)布的報告，全球可能會在“2030年代初期”跨過1.5攝氏度的門檻。

該研究與許多當(dāng)前預(yù)測的不同之處在于，它對全球突破2攝氏度閾值的估計。人工智能預(yù)測，即使在接下來的50年中各國聯(lián)合行動達(dá)到凈零排放，在2065年之前升溫2攝氏度的概率也高達(dá)80%。如果碳排放居高不下，有50%的概率會在2050年就突破2攝氏度的升溫。

這一發(fā)現(xiàn)可能會在科學(xué)家和政策制定者中引起爭議，因為在此之前的其他權(quán)威評估，包括聯(lián)合國IPCC的最新報告，得出的結(jié)論是，如果排放量降至凈零，在2080年之前都“不太可能”突破2攝氏度大關(guān)。

聯(lián)合國IPCC成員、康奈爾大學(xué)氣候科學(xué)家Natalie Mahowald表示，AI是強(qiáng)大的工具，這項研究是“有道理的”，符合科學(xué)家們的認(rèn)知，但是“似乎有點(diǎn)悲觀”。她指出在得出結(jié)論之前需要更多的證據(jù)。

該研究的主要作者、斯坦福大學(xué)氣候科學(xué)家迪芬堡(Noah Diffenbaugh)表示，該研究使用了AI這樣一種全新的方法，它基于氣候系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)來預(yù)測未來，同時能夠以一種人類大腦無法做到的方式獲取信息并進(jìn)行整合，這是與目前的預(yù)測方法最大的不同。他指出，科學(xué)家們一直在使用基于過去的經(jīng)驗和觀察的計算機(jī)模型進(jìn)行預(yù)測。

研究人員對一種被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI進(jìn)行訓(xùn)練，令其分析一系列全球氣候模型。待其習(xí)得氣候變化模式之后，研究人員要求它預(yù)測達(dá)到給定溫度閾值的未來時間表。為了驗證預(yù)測的準(zhǔn)確性，研究人員先令其使用1980年至2021年的數(shù)據(jù)，預(yù)測全球升溫1.1攝氏度的具體年份，AI成功預(yù)測到為2022年。此外，它還正確預(yù)測到了近幾十年來的變暖模式和速度。

多個氣候權(quán)威機(jī)構(gòu)已經(jīng)確認(rèn)，自前工業(yè)化時代以來至今，全球氣溫已經(jīng)上升了1.1-1.2攝氏度。

斯坦福大學(xué)的迪芬堡表示，AI預(yù)測結(jié)果進(jìn)一步證明我們肯定會面臨持續(xù)的氣候變化，全球變暖由此帶來的影響也將加劇。同時他指出，雖然AI的預(yù)測結(jié)果比預(yù)期悲觀，但是不希望它帶來沮喪情緒，而是希望它能夠更加激勵全球加倍提高應(yīng)對氣候變化的努力，我們?nèi)杂袝r間避免影響進(jìn)一步升級，并為已經(jīng)醞釀的不利影響做好準(zhǔn)備，但是“時間不多了”。

《巴黎氣候協(xié)定》將全球比工業(yè)化前升溫1.5攝氏度和2攝氏度列為兩個危機(jī)點(diǎn)。在該協(xié)定框架下，近200個國家承諾將升溫控制在“遠(yuǎn)低于”2攝氏度的水平，同時爭取實(shí)現(xiàn)更雄心勃勃的目標(biāo)，即限制升溫至1.5攝氏度。

從1.5攝氏度到2攝氏度，可能看起來不是很多，但是由此增加的影響將是指數(shù)級的，它會對世界各地的生態(tài)系統(tǒng)以及依賴它們的人類、動植物造成廣泛的不利后果。

據(jù)聯(lián)合國IPCC的說法，氣溫上升哪怕幾分之一度，北極無冰的夏季數(shù)量就會增加十倍。多升溫0.5攝氏度，將導(dǎo)致失去棲息地的植物數(shù)量增加一倍，失去棲息地的昆蟲數(shù)量增加三倍；它對人類來說，意味著高溫?zé)崂藢⒆兊酶訃?yán)重和普遍。升溫2攝氏度后，高溫?zé)崂说陌l(fā)生頻率將增加5.6倍，全球各地將遭受多種極端天氣劇烈切換的沖擊。

（文章來源：界面新聞）