Nhà dự báo thời tiết vẫn 'an toàn' trước làn sóng AI

Bất chấp tất cả những tiến bộ đã đạt được trong lĩnh vực công nghệ, AI và machine learning (học máy), các công ty thời tiết vẫn chưa thể tin tưởng chúng bằng con người.

Trong khi các mô hình AI, với sự trợ giúp của các vệ tinh thời tiết như GOES-16 và 17, có khả năng dự đoán những thay đổi và mô hình thời tiết nhỏ với độ chính xác đáng ngạc nhiên, thì hiệu quả của chúng lại giảm mạnh khi xảy ra các sự cố khí hậu lớn.

Những thay đổi thời tiết lớn này, bao gồm cả thiên tai, thường có các dấu hiệu cảnh báo quá khó nhận thấy so với khả năng phát hiện của hầu hết các AI. Ngay cả khi chúng phát hiện được, các mô hình AI thời tiết không phải lúc nào cũng có thể đưa ra mối tương quan giữa các chỉ báo ban đầu, ví dụ như một vòi rồng, và khả năng xuất hiện của nó.

Điều này thường đòi hỏi con mắt quan sát của một người kỳ cựu trong ngành. Dựa trên thông tin từ hơn hai thập kỷ do Đoàn Ủy nhiệm Quản trị Khí quyển và Đại dương Quốc gia Mỹ thu thập, con người vượt trội hơn hai trong số các mô hình dự báo thời tiết quốc gia phổ biến nhất, là Global Forecast System và North American Mesoscale Forecast System.

Các dữ liệu cho thấy con người vượt AI từ 20 đến 40%. Đó là một khoảng cách không hề nhỏ, và có thể là sự khác biệt giữa sự sống và cái chết đối với tính mạng những ai đang ở trên con đường của một cơn lốc xoáy nguy hiểm, những vòi rồng hoặc trận bão tuyết ập đến nhanh chóng. Tiếp cận với thông tin thời tiết chính xác càng sớm càng tốt là điều giúp các khuyến nghị về sơ tán (nếu cần) hoặc trú ẩn trở nên khả thi.

Các chuyên gia thời tiết dày dạn kinh nghiệm có thể xem xét những chi tiết nhỏ nhất, như sự thay đổi nhẹ về áp suất khí quyển, tốc độ gió hoặc độ ẩm và đưa ra kết luận có độ tin cậy cao hơn so với máy tính.

Và thẳng thắn mà nói, điều này không có gì ngạc nhiên. AI ngày càng thông minh hơn, nhưng chúng vẫn thiếu thứ mà con người luôn sở hữu: khả năng đánh giá tình huống trong một bối cảnh rộng lớn. Đưa máy móc đến gần ngang bằng với nhận thức của con người sẽ đòi hỏi một lượng sức mạnh xử lý khổng lồ mà hiện tại chỉ có một số rất ít đang được nghiên cứu.