今年以來，暴雨、洪澇、颶風、熱浪、野火和乾旱等極端天氣，在全球多地頻發，造成巨大經濟損失，根據《自然通訊》（Nature Communications ）研究報告指出，在 2000年至2019年之間，因為極端天氣造成損失估計有2.8兆美元，平均每年財物損失至少1430億美元，對人類健康和福祉亦構成重大威脅，此類事件已成為新常態（農業是受影響最嚴重的部門）。
近日國內連連高溫，缺水和缺電危機如影隨形，也讓傳染病、熱傷害相關疾病更嚴重。然而每一次的考驗與試煉，都突顯現有應對體系既難以應付災害、也沒有預警的效用，如何有效應對氣候變遷已是當務之急。然而氣候變遷是一個多方面的問題，沒有單一的解決方案，賴清德總統雖也宣告成立因應氣候變遷對策委員會，卻遭外界批評疊床架屋，能否發揮整合效果引發外界質疑。
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圖/擷自you tube畫面[/caption]
近日在台灣掀起投資熱潮，被世界經濟論壇第十五屆新領軍者年會（夏季達沃斯論壇）列入未來三到五年內，將深刻影響世界的十項突破性技術之一的AI（人工智慧），不僅可以展示氣候變遷與氣象事件有關，還可以顯示氣候變遷如何影響人類，以及可以增強預測方法並加強對極端天氣條件的準備；具體表現包括：預測天氣暨氣候災害、追蹤冰山變化速度、繪製森林砍伐對氣候危機的影響圖、回收更多廢物（垃圾是甲烷的主要產生者，佔全球溫室氣體 (GHG) 排放量的16%）、清除海洋塑膠汙染、監測森林砍伐和追蹤野生動物、幫助產業脫碳以及改善農業並減少對環境的影響等等，還可以幫助我們管理能源基礎設施例如電網，以及幫助社區和執政者，制定有效的氣候變遷調適和緩解策略。世界氣象組織即證實，從提高天氣預報的準確性到減少災害風險，人工智慧已經在提供協助，透過應對氣候變遷的基礎設施和監測預警訊號，可以將風險降至最低。
想減緩和適應氣候變遷的基礎在於，瞭解長期觀測記錄中極端條件變化的可能性，以及發生此類極端情況可能發生的頻率和強度。目前開發的ClimateGPT是一個綜合氣候變遷跨學科研究的特定領域大語言模型，是第一個致力於解決氣候變遷快速影響的開源人工智慧模型集合，希望透過ClimateGPT向研究人員、政策制定者和商業領袖，提供可靠的氣候資訊，來增強他們在面對不確定性時，做出明智的決策。ClimateGPT用途相當廣泛，包括有助評估現有，新興緩解和適應策略的可行性；可探索氣候變遷帶來的複合風險；可探索再生農業、地球工程氣候相關風險；可幫助永續農業轉變生產方式等等，Google採用生成式人工智慧技術機率擴散模型，開發出一種稱為SEEDS（Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler）的模型，可高效且低成本生成天氣預報，大幅提升預測極端天氣事件的能力。
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NASA與IBM Research於2023年合作創建了AI地理空間基礎模型，以應對環境挑戰。中國大陸融合人工智慧技術與氣候氣象科學，建立了首個次季節氣候大模型－「伏羲大模型」，對天氣預報精度更準，預報週期更長、運行速度更快，華為雲盤古氣象大模型也受到關注；歐盟將透過由 AI 科技驅動的「數位元元孿生模型」Dnation Earth，更有效的來應對氣候變遷造成的天災；台灣交通部中央氣象署已經率先採用輝達（NVIDIA Earth-2）數位元孿生模型。相較於傳統的天氣預測技術，這些被稱為大型AI氣象預測模型，在極端天氣預測方面有著更好的效果，只是畢竟機器只能處理“關聯關係”而無法理解因果關係，更無法判斷學習結果正確與否，尤其在極端災害性天氣氣候事件中，預報預測方面的能力均有待提升，加以有用的資料不足，成本高，耗能；這些都需要靠人類智慧一起開發克服，前景仍值得期待！