最近，科技巨擘Google接連傳出好消息。首先是該公司研發的新一代晶片已克服量子運算的關鍵挑戰，也就是傳統電腦需耗時10億年運算才能解決的問題，新晶片只需5分鐘就能解決。接著，Google DeepMind近期推出的人工智慧（AI）天氣預測模型GenCast，也出現了重大突破：它不僅提高天氣預測的準確性，更可能對能源政策、災害管理與如何因應氣候變遷等領域產生深遠影響。
天氣預測AI技術突破與應用場景
在極端氣候越來越嚴重的當下，AI在天氣預測這個攸關人類生存發展的領域近期出現重大突破，著實令人欣喜。畢竟，天氣預測一直是一大科學挑戰。
傳統的數值天氣預報（Numerical Weather Prediction，簡稱NWP）必須解決複雜的物理方程式，進而生成特定地點的天氣預測。然而，傳統天氣預報相當程度受限於運算時間與資源，而且難以處理長期預測的不確定性。所幸，由於GenCast的橫空出世，天氣預測上的這些傳統困境已經有所突破。
根據《自然》（Nature）近期刊登的的研究論文，GenCast透過過去40年累積的天氣預報數據進行訓練，其精準度已明顯超越歐洲中期預報中心（ECMWF）的ENS預測系統：在1,320項指標中，GenCast勝出的比率高達97.2%。更重要的是，GenCast運行所需時間比傳統天氣預報系統縮短很多，僅需8分鐘即可完成15天的全球天氣預測。此外，它可以每12小時生成多達50種可能的天氣場景變化，更有效地掌握天氣變化的不確定性與風險範圍。
根據《紐約時報》的報導，GenCast系統在預測熱帶氣旋路徑和強度方面的準確率高達97.2%，這有助於提升災害預警和能源管理的效率。此外，該系統的高速運算能力，使其在因應氣候變遷時也展現極大潛力，可望成為相關政策制定的重要輔助工具。
由於GenCast能夠提前15天準確預測颱風等極端天氣事件的路徑，可讓救援行動和物資準備擁有更充裕時間。此外，該系統對風力發電量的精準預測，也有助於提高可再生能源的利用率，減少對化石燃料的依賴。Google DeepMind科學家伊蘭·普萊斯（Ilan Price）表示，準確的風力發電量預測可加速能源轉型的步伐。
必須強調的是，GenCast模型的出現，現階段不必然會取代傳統天氣預報系統，兩者之間有既競爭又合作的關係。透過分析1979年至2018年期間的40年氣象數據，使用生成式AI學習全球氣象模型，達成了高度的預測準確性。由於AI模型的能耐取決於高品質的訓練數據，未來這些數據的獲取與處理過程，仍然需要傳統數值天氣預報系統提供的數據。
AI的社會與經濟影響
GenCast的應用不僅局限於災害預警，在能源管理上也展現巨大潛力。例如，該模型透過精確預測風速變化，有助於能源公司優化風力發電，進而減少對傳統化石燃料的依賴。根據研究數據，GenCast在短期（兩天內）對區域風電功率預測的指標表現，平均提升20%以上，可顯著降低能源供需失衡的風險。
此外，AI天氣預測技術也可成為因應氣候變遷的關鍵工具。GenCast能夠提供極端氣候事件的發生率，協助決策者制定應對策略。例如，在針對後來肆虐日本的超級強颱海貝思（Typhoon Hagibis）的預測中，它不僅精確地預測颱風路徑，也為其不同情境提供相應的因應建議。
對於生活在極端氣候事件高風險區域的人群而言，早期預警能力攸關人民生命財產安全。GenCast透過結合傳統預測的精確度與AI技術的運算速度，能在多數情況下為決策者提供更全面的數據，幫助他們在面對颱風、洪水等災害時制定更妥善的災區撤離與應變計畫。
精準的天氣預測不僅有助於提升產業效率，還能降低因災害引發的經濟波動。例如，農民可以根據可靠的預測調整種植計畫，避免極端天氣造成的損失。同時，能源公司能透過減少過度依賴後備能源，降低營運成本。精確的天氣資訊也能幫助公眾更好地規劃旅行與活動，減少因氣候因素造成的不便與損失。
不只是天氣預測：AI形塑的未來圖像
AI的優勢在於速度與精確度的結合，使其可能成為未來天氣預測的重要工具。更重要的是，AI技術的開源與共享將進一步擴展其應用範圍。例如，Google DeepMind已經公開其GenCast模型的原始碼，不僅可促進學術合作，也促使更多機構參與這場技術革命。不難預見的是，AI技術的未來發展將促進多領域的跨界合作，例如醫療公衛領域的疫情預測、交通領域的運輸規劃，都可以從天氣預測的技術進步中獲益。
這場由AI技術驅動的天氣預測革命，除了可應用在各種場景之外，還可融入教育體系之中。比方說，將GenCast等天氣預測技術納入學校課程，可以提升學生對氣候變遷問題的認識，並培養未來的技術與科學人才。同時，社會大眾也需了解這些技術的潛力與限制，以便能夠在擁有更豐厚的AI素養的背景下，更明智地看待AI對當代社會產生的各種影響。
這次GenCast天氣預測系統的技術突破，有助於我們更深刻理解AI的價值，也就是它不只是可以提高解決問題的效率，也有助於我們重新定義問題與革新解決問題的手段：AI不是萬能，但未來沒有AI則是萬萬不能。從天氣預測的氣象學到能源管理，再到災害應對，以及推動AI素養教育與培養氣候變遷問題的意識，AI的跨領域應用可望將會持續塑造著人類共同的未來。
