Aktywiści klimatyczni są zaniepokojeni, że AI może być ryzykiem dla klimatu. Może być użyte do szerzenia dezinformacji (https://insideclimatenews.org/news/31032023/ai-can-spread-climate-misinformation-much-cheaper-and-faster-study-warns/). Również, modele AI działają w wielkich centrach danym i zużywają wiele elektryczności.
Nie chciałbym, żeby była jakakolwiek dezinformacja na temat klimatu. Wiesz dlaczego? Ponieważ informacja na temat, klimatu, którą teraz mamy jest taka dobra, że mamy, jako ludzie, taką samą opinię o ryzykach.
Mam rację?
Byłby to prawdziwy problem, gdyby nasze dobre klimatyczne informacje, zmieniły się w niewiarygodne źródła, z powodu AI. Zatrzymajmy to AI, nie chcemy żadnych niewiarygodnych źródeł na temat klimatu.
Czy to są dobre punkty czy wręcz przeciwnie?
Oto kilka rzeczy, które AI powie Ci o modelach klimatycznych.
To jest tłumaczenie fragmentu podcastu Scotta Adamsa, autora Jak przegrać prawie wszystko i wyjść z tego zwycięsko. Nie traktuj tego wpisu jako wpisu, za przeciwko lub w sprawie zmian klimatycznych. To jest wpis o tym jak analizować skomplikowane tematy. Osobną i dość nieoczywistą sprawą jest to, czy wierzyć wynikom tej analizy.
Co AI wie o modelach klimatycznych?
Zapytałem AI bo chciałbym wiedzieć, jak modele klimatyczne są wiarygodne.
W tym co zobaczysz poniżej nie ma mojej opinii. To są tylko fakty i odpowiedzi AI.
Hej AI: Ile jest modeli klimatu?
A może Ty wiesz? Tysiące? 50? 25? 16?
Nie sądzisz, że jeżeli cała strategia zmian klimatycznych opiera się o modele i tak jest, nie sądzisz, że powinieneś wiedzieć ile tam jest modeli?
Czy będzie to miało wpływ na Twoją opinię o wiarygodności modeli, jeżeli wiedziałbyś ile ich jest?
Weź dwa ekstrema. Powiedzmy, że nigdy nie było więcej niż 5 modeli. Jeden z nich został wyrzucony z biegiem czasu, gdyż nie działał. Wyobraź sobie, jakby pozostałe modele, robiły dobrą robotę przez wiele lat. To powiedziałoby Ci coś ważnego?
Cztery modele, które przewidywały całkiem dobrze, temperaturę przez 30 lat. To byłoby imponujące i byłbym pod wrażeniem modelu, który działa w ten sposób.
Czy mamy coś takiego? Nie, nic takiego.
Ile jest modeli klimatu?
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) uśrednia dane z 29 modeli [Bard mówi, 41 modeli dla AR6, przyp. autora bloga].
Czy to jest odpowiedź ile jest modeli, jeżeli najbardziej oficjalna organizacja zajmująca się modelami uwzględnia dane z tylu modeli? Czy byłoby fair powiedzieć, że jest tyle modeli?
Uśrednianie danych ma tylko sens, jeżeli nie wiesz jaki jest prawidłowy.
Więc jeżeli są setki modeli, i nie jest pewne który jest prawidłowy, bierze się średnią ze wszystkich 100. Więc jeżeli biorą średnią tylko z 29 modeli, to znaczy, że nie wiedzą który jest prawidłowy, dlatego biorą średnią.
Jakie byłoby rozumowanie za wyrzuceniem jakiegokolwiek modelu, skoro nie wiedzą który jest prawidłowy. Oni nie wiedzą, który jest prawidłowy, dlatego uśredniają dane z tylu modeli.
Dobrze, czyli doszliśmy do tego, że biorą dane z 29 modeli a jest ich setki.
Ile modeli jest odrzucanych?
Kolejne pytanie, ile modeli jest odrzucanych każdego roku.
To znaczy były to modele, które kiedyś obserwowali, ale stały się takie złe w przewidywaniu, że powiedzieli, że nie mogą ich nawet ulepszyć. Można je tylko wyrzucić. Czy wiesz może które z 29 modeli, które są wyselekcjonowane teraz były też brane pod uwagę 5 lat temu? Czy połowa z nich się zmieniła?
Jeżeli połowa się zmieniła, to powiesz, to wcale nie brzmi dobrze. To brzmi jak zgadywanie. Połowa z nich jest wymieniana co roku, czy to tyko jeden model, który został zmieniony?
Jeden z 29, nie byłby źle. A co powiesz o fakcie, że nie znasz odpowiedzi na to pytanie? Jeżeli nie wiesz ile modeli zostało wymienionych w ciągu roku, to nic nie wiesz.
Czy to rozumiesz?
Jeżeli obserwują około 29 modeli, ale nie wiesz czy zmieniają modele podczas iteracji, dosłownie nic nie wiesz. Nie możesz nic wywnioskować, jeżeli cały czas zmieniasz to co obserwujesz.
Wyobraź sobie, że obserwujesz rynek papierów wartościowych i obserwujesz indeks S&P 500. Ale chwileczkę, te 500 największych firm zmienia się cały czas. Firmy przychodzą i odchodzą. Więc co monitorujesz? Wyobraź sobie, że z początkowych 500 firm, po pewnym okresie mogło zostać 300, w zależności od tego jak długo obserwujesz.
Jeżeli nie obserwujesz tych samych danych, nic obserwujesz.
Ile jest zmiennych ma model?
Kolejne pytanie: Ile zmiennych jest w modelu? Jeżeli byłyby 3 zmienne, powiedziałbym, jest chociaż cień szansy, że mogą ułożyć z tych zmiennych użyteczny model. Trzy to nie jest zbyt wiele. Powiedzmy, że masz 5 zmiennych. Pięć to nie jest tylko dwie zmienne więcej. Jeżeli zmieniasz liczbę zmiennych z 3 do 5 wtedy liczba możliwości eksploduje.
Ile myślisz, że jest istotnych zmiennych? W modelu jest wiele zmiennych, ale nie każda jest tak samo istotna. Jak myślisz, ile jest tych istotnych zmiennych?
Podają, że są 4 istotne zmienne. Naprawdę tylko 4 zmienne? Nie, to są tylko cztery kategorie istotnych zmiennych. A ile jest istotnych zmiennych, jeżeli są 4 kategorie? Jest ich 54.
Pięćdziesiąt cztery zmienne.
Co jeżeli jutro znajdą kolejną istotną zmienną? Co jeżeli znajdą zmienną o której nie wiedzieli?
Co mówi Ci intuicja? Było już 54 zmienne, dodajemy jeszcze jedną. Mamy tych zmiennych 55. Czy to duża zmiana? Więc jeżeli dodasz jedną więcej, jaką to uczyni różnicę? Czy mam rację? Przecież to tylko jedna zmienna. Mieliśmy już 54, to nie uczyni takiej różnicy, prawda?
Nie, jedna zmienna może dosłownie zmienić wyniki i przewrócić je z góry na dół. Jeżeli nigdy nie robiłeś modelowania, nie wiesz o tym. Jak wiele z 54 zmiennych, może odwrócić swój kierunek, z temperatury idącej do góry do temperatury idącej w dół w przyszłości. Jeżeli tylko jedną z tych 54 miałbyś trochę źle i iterowałbyś je w czasie, gdyż małe błędy z biegiem czasu wyolbrzymiają się. Prawdopodobnie jest 54 sposoby, na jakie może coś pójść źle.
Innymi słowy trzeba mieć bardzo dobre zrozumienie tych 54 zmiennych, w przeciwnym razie, nie masz nic wartościowego.
Jak wybierane są modele klimatu?
Zapytam Cię jeszcze o coś innego. Wiele osób ma modele, które próbują przewidzieć przyszłość, jest dużo finansowych i ekonomicznych modeli. Jak wiele z nich ma około 54 zmiennych i są to poprawne modele?
Śmieje się teraz każdy, kto miał w swoim zawodowym życiu związek z modelowaniem, wie, że to nie jest prawdziwe. Nie ma nikogo, kto śledzi 54 zmienne i ponad sto modeli i ludzie wybierają najlepsze 29 z setek modeli..
Wiesz jak zostało wybrane te 29? Czy dlatego, że były najbardziej dokładne? Wątpię. Czy to te, które najlepiej wspierają narrację.
Jak Ci się wydaje?
Użyj swojego zrozumienia, tego co kiedykolwiek widziałeś, i powiedz mi, że tam są setki modeli, z których można wybrać, wybrali tylko 29, i myślisz, że wybrali te 29 w ten sposób, że nie będą wspierały narracji. Nie ma na to, cienia szansy.
Myślisz, że oni wybierają te 29 modeli i każdy z nich ma równą wagę? Jeżeli tylko coś złego z tymi badaniami było, to, że niektóre z nich były za słabe, wtedy dodawanie ich do siebie byłoby prawidłowym rozwiązaniem.
Jeżeli każdy ze swojej strony patrzy na zmienne, dane to co uśredniasz? Uśredniasz wyniki. Nie jestem pewny, czy jest jakaś logika do tego działania. Dlaczego w ogóle będziesz zakładał, że średnia jest użyteczna. Dlaczego średnia miałaby zastosowanie w tym specyficznym przypadku?
Podsumujmy to czego nie wiemy:
- Ile modeli jest dodawanych do obecnej puli?
- Jak wiele jest odrzucanych.
- Jak wybrali obecne modele?
- Czy dodanie kolejnej zmiennej, do puli obecnych zmiennych w modelu, czy nie zmieniłoby to kierunku obecnej krzywej.
Powiem Ci szybszą wersję tego wszystkiego: Nikt nie może przewidzieć przyszłości.
Nigdy to się nie udawało.
Możesz powiedzieć, że ludzka natura jest spójna w czasie. Daje Ci to trochę tego odczucia, że historia się powtarza ale to też jest fałszywe. Ale tak, możesz powiedzieć, że w przyszłym roku ludzie też będą samolubni i podatni na dysonans poznawczy.