Coś mnie naprawdę zaskoczyło w tym tygodniu i muszę się tym podzielić.
Wiecie, jak ciągle słyszymy, że nauka o klimacie ma wszystko dopięte na ostatni guzik? Że mamy te zaawansowane bazy danych, które precyzyjnie śledzą, ile dokładnie dwutlenku węgla wypuszczamy do atmosfery? Cóż... może nie do końca tak jest, jak nam się wydaje.
Badanie, które wykryło poważny problem
Zespół naukowców z Northern Arizona University właśnie opublikował wyniki, które dosłownie nie dają mi spać, jeśli myślę o polityce klimatycznej. Badali bazę danych Climate TRACE — tę stworzoną przez konsorcjum, którego współzałożycielem jest były wiceprezydent Al Gore — i znaleźli naprawdę niepokojące błędy.
konkretnie: odkryli, że Climate TRACE niedoszacowuje emisji CO2 z pojazdów w miastach średnio o 70%. A w niektórych miastach? Liczby są jeszcze bardziej zatrważające. Indianapolis i Nashville myliły się o ponad 90%. To nie jest mały błąd zaokrąglenia — to jest jakbyśmy w ogóle nie rozumieli, co się dzieje.
Naukowcy porównali dane z Climate TRACE z bazą Vulcan Emissions Database, która jest kalibrowana na podstawie rzeczywistych danych o ruchu drogowym i zużyciu energii. Można myśleć o Vulcan jako o prawdzie z gruntu — danych, które dostajesz, gdy faktycznie liczysz, co się dzieje, zamiast próbować to oszacować z kosmosu.
Dlaczego to jest ważne?
Tutaj zaczyna mi się kręcić w głowie. Te bazy danych o emisjach wykorzystujemy do:
- podejmowania decyzji politycznych dotyczących działań klimatycznych
- śledzenia, czy kraje realizują swoje cele redukcji emisji
- określania, gdzie inwestować w ograniczanie zanieczyszczeń
- rozumienia, czy nasze wysiłki faktycznie przynoszą efekty
Jeśli nasze dane wyjściowe są błędne — szczególnie w sposób, który sprawia, że emisje wyglądają lepiej niż w rzeczywistości — to w zasadzie lecimy na ślepo. Podejmujemy decyzje warte biliony dolarów na podstawie liczb, które mogą być znacząco niedokładne.
Kevin Gurney, profesor z NAU, który kierował badaniem, powiedział to tak: „Nigdy nie oszacujemy emisji z idealną dokładnością, ale musimy zapewnić, że dane przekazywane decydentom i opinii publicznej są wolne od stronniczości i spełniają najwyższe standardy naukowe. Bez tego wprowadzamy w błąd osoby podejmujące decyzje i potencjalnie tracimy zaufanie społeczne do naszej zdolności radzenia sobie ze zmianami klimatycznymi."
To dość mocne ostrzeżenie.
Problem z hipsterfką wokół AI?
Teraz chcę być ostrożny, bo faktycznie uważam, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w monitorowaniu klimatu. Projekt Climate TRACE wykorzystuje AI do analizy zdjęć satelitarnych i szacowania emisji globalnie — co jest naprawdę innowacyjne i potrzebne. Nie jesteśmy w stanie fizycznie mierzyć emisji wszędzie na Ziemi bez jakiejś technologicznej pomocy.
Ale jest jedno „ale" — i myślę, że dotyczy to całej hype'u wokół AI w wielu dziedzinach — sam fakt, że narzędzie jest zaawansowane, nie oznacza automatycznie, że jest dokładne. Stare powiedzenie „śmieć na wejściu, śmieć na wyjściu" wciąż obowiązuje. Jeśli AI jest trenowana na niekompletnych danych lub przy użyciu wadliwej metodologii, z pewnością poda ci błędną odpowiedź.
Naukowcy nie mówią, żeby wyrzucić AI do kosza. Mówią: weryfikuj te szacunki na podstawie realnych danych, bądź transparentny w kwestii niepewności i utrzymuj rygorystyczne standardy naukowe. Wiecie, ta nudna robota, która nie robi ekscytujących nagłówków, ale faktycznie ma znaczenie.
Co to oznacza dla działań klimatycznych?
Myślę, że powinniśmy trochę się cofnąć i przemyśleć, co to badanie tak naprawdę nam mówi.
Po pierwsze, to przypomnienie, że nauka o klimacie, choć niesamowicie ważna, wciąż jest rozwijającą się dziedziną z realnymi niepewnościami. To nie jest słabość — to uczciwość. Naukowcy, którzy znaleźli te błędy, nie są zaprzeczającymi zmianom klimatu; to naukowcy robiący dokładnie to, co dobra nauka powinna robić: sprawdzający pracę i wskazujący problemy.
Po drugie, jeśli cokolwiek, to powinno sprawić, że będziemy bardziej zdecydowani w agresywnych działaniach klimatycznych, a nie mniej. Jeśli dowiadujemy się, że emisje mogą być gorsze, niż myśleliśmy, to znaczy, że pilność jest jeszcze większy, nie mniejszy.
Po trzecie, potrzebujemy lepszych inwestycji w monitoring na poziomie gruntu. Satelity i AI to potężne narzędzia, ale muszą być walidowane na podstawie rzeczywistych pomiarów. Projekt Vulcan, który opracował zespół Gurneya — który śledzi emisje aż do poziomu poszczególnych dzielnic i dróg — reprezentuje rodzaj szczegółowych, zweryfikowanych danych, których potrzebujemy.
Podsumowanie
Słuchajcie, rozumiem. To jest skomplikowane. Mówimy o bazach danych, metodologiach, algorytmach satelitarnych — niekoniecznie fascynująca rozmowa przy kolacji.
Ale dlaczego myślę, że to jest ważne dla nas wszystkich: proszeni jesteśmy o wprowadzanie znaczących zmian w stylu życia i wspieranie kosztownych polityk, żeby poradzić sobie ze zmianami klimatu. Zdecydowanie powinniśmy to robić — nauka jest przytłaczająca, jeśli chodzi o potrzebę działania. Ale zasługujemy na to, żeby wiedzieć, że dane wykorzystywane do kierowania tymi decyzjami są jak najdokładniejsze.
Dobra wiadomość jest taka, że naukowcy te błędy wyłapują. Dokładnie do tego służy peer review i niezależna weryfikacja. Zespół Climate TRACE został poinformowany o problemach i prawdopodobnie będzie pracować nad poprawą swojej metodologii.
Czego bym sobie życzył, to więcej inwestycji w niezależną weryfikację danych klimatycznych — więcej naukowców jak Gurney sprawdzających wielkie bazy danych, więcej weryfikacji szacunków satelitarnych na podstawie pomiarów naziemnych i większej transparentności w kwestii niepewności.
Działania klimatyczne oparte na dokładnych danych zawsze będą silniejsze niż te oparte na pewnych założeniach.
Źródło: ScienceDaily - Major errors found in Al Gore-founded Climate TRACE database