关于ChatGPT在气候变化研究中潜在应用的学术报告
本文是一封由Som S. Biswas撰写、发表于学术期刊《Annals of Biomedical Engineering》2023年6月第51卷第6期第1126至1127页的“致编辑的信”。作者所属机构为美国田纳西大学健康科学中心的Le Bonheur Children’s Hospital。该文在2023年2月15日收到，2月19日接受，并于3月1日在线发表。此文由副主编Stefan M. Duma负责监督审稿过程。
本文的核心主题是探讨以ChatGPT为代表的人工智能与自然语言处理技术在应对气候变化这一全球性挑战中的潜在应用与价值。文章指出，气候变化问题极其复杂，涉及大气科学、海洋学和生态学等多个学科，需要借助先进的工具与技术进行理解、建模和预测未来气候状况。在这一背景下，以ChatGPT为代表的大语言模型被认为具有推动气候变化研究、提升气候预测准确性的巨大潜力。作者特别说明，其撰写过程部分借助了ChatGPT生成内容，并对其回复进行了分析与编辑。
本文将ChatGPT在气候变化研究中的潜在应用归纳为四个主要方面，并逐一进行了阐述。
第一，数据分析与解读。 这是ChatGPT最直接的应用潜力之一。气候变化研究产生了海量、多维度的数据，包括卫星观测、气象站记录、海洋浮标数据、冰芯样本分析结果以及社会经济统计等。人工处理和分析这些数据不仅耗时，而且对专业知识和经验要求极高。ChatGPT作为一种强大的自然语言处理和模式识别工具，能够协助研究人员快速分析这些大规模数据集，识别其中隐藏的复杂模式、关联性和趋势。例如，它可以被用于梳理历史气候数据，识别极端天气事件（如热浪、干旱、洪水）的频率和强度变化模式；也可以分析不同温室气体排放源数据与社会经济活动之间的相关性。更为重要的是，基于已有数据，ChatGPT可以辅助进行预测性分析。通过训练或提示，它可以生成对未来特定气候变量（如区域温度、降水量）的初步预测，或评估某些政策干预（如碳税、可再生能源补贴）可能带来的早期数据信号变化。这为研究人员提供了一个快速生成假设、缩小研究范围的有力工具。然而，文章也谨慎地指出，这种分析的有效性和准确性高度依赖于模型所训练的数据质量与数量，并且其结果必须与传统的、基于物理机制的气候模型相互验证，谨慎解读。
第二，气候情景生成。 这是ChatGPT在辅助政策制定方面极具前景的应用。气候情景是基于一系列假设（如未来人口增长、技术发展路径、政策严格程度）对未来可能的气候状态及其影响的描述。生成合理、全面且多样的情景是评估不同应对策略长期后果的基础。ChatGPT能够整合多源输入数据，包括历史气候数据、社会经济预测、能源结构转型路径等，并根据研究人员设定的特定条件或问题（例如：“假设全球从2030年起每年减少5%的化石燃料消费，请描述到2100年可能的气候影响和经济影响的关键方面”），自动生成结构化的、描述性的情景报告。这些生成的情景可以涵盖对温度变化、海平面上升、生态系统变迁、农业产量波动以及潜在社会经济冲击（如人口迁移、经济损失）的定性或半定量描述。这种能力使得政策制定者能够在决策前，以较低的成本快速预览不同政策选项可能导致的一系列未来图景，从而增强决策的前瞻性和科学性。它作为传统定量模型（如综合评估模型）的补充，能够提供更丰富、更具叙事性的背景信息，帮助非专业出身的决策者和公众理解不同选择背后的长期涵义。
第三，模型参数化与评估。 气候模型是理解过去气候和预测未来气候的核心工具，但其构建和调优过程异常复杂，涉及成千上万个参数。ChatGPT可以在此过程中扮演辅助角色。在模型参数化方面，它可以协助研究人员从大量的观测数据和文献中，提取、总结和格式化关键参数信息，例如不同地表类型的反照率、气溶胶的辐射效应参数、生态系统的碳通量数据等，从而帮助构建更贴近现实的模型初始化设置。在模型评估方面，ChatGPT能够帮助分析和对比不同气候模型的输出结果。研究人员可以要求它总结多个模型对同一区域未来降水预测的共识与分歧，或者识别某个模型模拟的历史气候序列与观测数据之间的系统性偏差特征。通过自然语言交互，研究者可以更高效地驾驭复杂的模型比较工作，聚焦于关键的不确定性来源。这有助于改进模型结构，提升气候预测的整体可靠性和精度。
第四，科学传播与公众参与。 气候变化信息的有效传播对于凝聚社会共识、推动集体行动至关重要，但其中的科学概念往往艰深晦涩。ChatGPT凭借其优秀的语言生成与转换能力，可以作为一个“科学翻译”的桥梁。它能够将专业的气候科学报告、复杂的模型结论或密集的数据表格，转化为普通公众、教育工作者、媒体记者乃至企业管理者易于理解和接受的通俗语言、比喻、案例或摘要。例如，可以将“全球平均气温上升2摄氏度”的影响，转化为对特定地区农业、水资源、海岸线侵蚀和公共健康的具体风险描述。此外，ChatGPT可以用于开发互动式的气候教育工具或问答系统，实时解答公众关于气候变化的疑问，澄清常见误解（如将短期天气波动与长期气候趋势混淆），从而提升全社会的科学素养和应对意识。这种强大的沟通能力，对于弥合科学界与公众之间的认知鸿沟，推动基于证据的气候行动具有不可忽视的价值。
在充分探讨潜在应用的同时，本文也以相当的篇幅客观、详细地列举了将ChatGPT等大语言模型应用于严肃的气候变化研究时，所面临的主要劣势与挑战，这构成了文章的另一个核心论述板块。
其一，对复杂科学概念理解的局限性。 ChatGPT的本质是一个基于海量文本训练的概率模型，其“理解”建立在词汇共现和语法模式之上，而非对气候系统物理、化学和生物过程的真实机理认知。它可能流畅地组合关于“海洋环流”或“碳循环”的专业术语，但未必能深刻把握这些概念背后的非线性相互作用、反馈机制和阈值效应。当面对需要深层因果推理或涉及未在训练数据中充分体现的新兴科学问题时，其回答可能流于表面甚至产生“一本正经的胡说八道”，即生成看似合理实则不正确或误导性的内容。
其二，语境意识的缺乏。 气候变化是一个高度情境化、多尺度交织的议题。同一个问题（如“植树造林对减缓气候变化是否有效？”）在不同地理区域（热带雨林 vs. 北方森林）、不同实施方式（单一树种 vs. 混交林）和不同时间尺度下，答案可能截然不同。ChatGPT可能难以捕捉这种微妙的、依赖具体情境的差异，从而给出过于笼统或标准化的回答，无法满足精细化研究或决策的需求。
其三，训练数据中的偏见问题。 ChatGPT的训练数据来源于互联网，而网络文本本身不可避免地存在信息不平衡、观点偏见甚至错误。例如，关于某些气候减缓技术的讨论可能被特定利益集团的宣传材料所主导；历史上某些地区的气候数据记录可能不完整。这些存在于训练数据中的偏见可能会在模型的响应中无意识地再现，导致其分析或建议带有倾向性，影响科学判断的客观性。
其四，责任主体的缺失。 ChatGPT是一个人工智能模型，而非具有法律和道德责任能力的人类研究者。当基于其生成的分析或建议做出重大决策时，一旦出现失误或导致负面后果，难以追究责任主体。这引发了关于人工智能在关键科学和政策领域应用的伦理与治理问题。研究的透明性（如明确标注AI的参与程度）和人类最终监督审核机制变得至关重要。
其五，专业知识范围的时效性局限。 尽管ChatGPT的知识库看似庞大，但其知识截止于其训练数据的截止日期（对于当时的ChatGPT通常是2021年底）。而气候变化科学是一个快速发展的前沿领域，新的观测发现、模型改进和政策进展不断涌现。因此，ChatGPT可能无法提供最新的研究成果、数据或国际气候谈判进展，在需要即时、前沿信息的场景下，其效用会大打折扣。
在结论部分，作者Som S. Biswas对全文观点进行了总结与展望。他重申，以ChatGPT为代表的人工智能与自然语言处理技术，在处理海量数据、生成多样情景、辅助模型评估与参数化以及促进科学传播等方面，确实拥有革新气候变化研究范式、提升气候预测准确性并助力政策制定的巨大潜力。这些技术有望为研究者和决策者提供强大的辅助工具，以更全面地洞察不同政策选择对全球气候的潜在影响。
然而，作者的核心立场是审慎而平衡的。他强调，这些新兴技术绝不能被视为可以取代传统气候建模与分析方法的“万能药”。传统方法基于坚实的物理定律和长期的科学验证，是理解气候系统根本机制的基石。人工智能工具，包括ChatGPT，应当作为传统方法的补充和增强，而非替代。两者结合，方能相得益彰。更重要的是，对于任何由ChatGPT生成的分析结果、预测或建议，都必须保持批判性思维，进行严格的验证和谨慎的解读。必须清醒认识到其存在的上述局限性。
最终，本文的意义与价值在于，它较早地、系统性地在学术期刊上探讨了当时刚刚引起全球关注的大语言模型（以ChatGPT为焦点）在一个关系人类未来的关键科学领域——气候变化研究中的应用图景。它不仅勾勒了充满希望的潜在应用方向，涵盖了从核心研究到政策支持再到公众传播的全链条，更难得的是，它没有陷入技术乐观主义，而是以科学家的严谨态度，详尽剖析了应用过程中必须正视的风险与挑战。这种全面的视角为后续相关研究奠定了重要的讨论框架，提醒科研人员和政策制定者在拥抱技术红利的同时，必须建立相应的验证机制、伦理规范和使用准则。文章本身由作者与ChatGPT协作完成的特殊成文方式，也生动地预演了未来人机协作进行科学写作与知识合成的一种可能模式。因此，这篇“致编辑的信”虽篇幅简短，但议题重要、论述全面、立场审慎，是一篇在人工智能与气候变化交叉领域具有前瞻性和启发性的重要文献。