在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到各个领域，地球科学（ES）也不例外。两者的融合不仅带来了新的机遇，也面临着诸多挑战。一篇名为《Collaboration between artificial intelligence and Earth science communities for mutual benefit》的研究，为我们深入探讨了这一跨学科合作的重要议题。
一、AI 与 ES 融合的背景与现状
随着科技的进步，AI 在地球科学中的应用日益广泛。从数据管理到建模、预测，AI 都展现出了强大的变革能力。例如，AI 能够将原始观测数据转化为精心整理的高分辨率土地利用和土地覆盖信息，在填充观测气候数据的空白和重建方面也超越了传统方法。在模拟复杂过程如云层形成和中期天气预报等任务中，AI 系统在效率和准确性上也优于传统模型。
然而，在这一融合过程中，也出现了一些问题。地球科学拥有其独特的方法和专业知识，随着 AI 的大量应用，存在这些本质方法和专业知识被贬值的潜在风险，这可能会对地球科学领域造成损害。
二、AI 与 ES 的相互促进
（一）AI 对 ES 的贡献
数据管理方面
AI 在数据收集、整理和处理上具有独特优势。它可以把原始观测转化为有价值的信息，如将大量文本转化为数据库和叙事结构，这对于早期预警系统中风险信息的传播非常有帮助。
建模和预测方面
AI 系统在模拟复杂过程和特定任务中表现出色。比如在模拟云形成和中期天气预报时，其效率和准确性超过传统模型。同时，AI 还能更高效、客观地优化基于过程的模型参数，并且在一些物理方程难以捉摸的领域，如植被生物地球化学过程，为经验方法提供了更准确可靠的替代方案。
增强过程理解方面
AI 使得地球科学研究能够在更精细的尺度和更广泛的范围内进行。例如通过 AI 驱动的计算机视觉技术，可以从卫星图像中更好地检测全球树木，从而更准确地估计树木数量、分布和碳储量。而且，利用大型语言模型总结科学报告、激发新想法，以及通过符号回归和因果推理从数据中生成假设，加速了地球科学研究。
（二）ES 对 AI 的促进
数据层面
地球科学社区积累了大量复杂多样的数据，这些数据为 AI 提供了学习地球系统状态和过程的机会，有助于模型基准测试和不确定性量化。与标准的红 - 绿 - 蓝图像或纯文本等格式不同，地球科学数据集具有复杂的模态，推动了 AI 多模态处理的进步。当 AI 模型缺乏新的训练数据且某些基准数据集对其过于简单时，地球科学仍拥有大量未开发且具有挑战性的数据，同时地球科学数据中缺乏注释也促使了自监督或半监督 AI 方法的发展。
知识和专业技能层面
AI 系统仅从稀疏观测数据难以掌握地球系统动态，而基于过程的模型可以通过提供随时间的连续状态预测来弥补这一差距。将地球科学的物理方程融入 AI，能确保 AI 预测遵循物理定律和基本原则，从而学习复杂的地理现象。结合基于过程的模型和 AI 的混合模型提高了对各种问题的泛化能力，尤其是那些因人类引起的气候变化而加剧的问题。地球科学数据科学家在 AI 发展中也起着重要作用，他们利用对时空数据的深入了解来协助数据收集和交流。
促进跨领域整合层面
地球科学与其他自然科学和社会科学相互联系，这意味着为地球科学开发的 AI 解决方案可以应用到其他领域。例如，对地球化学数据库的 AI 分析可用于预测矿床分布，这对材料科学发现新材料有帮助；对地震数据的 AI 解释可用于分析中子星地震，了解其组成和结构。而且，AI 的跨应用还能激发其他不相关领域的应用灵感和发现，如天气和气候建模的 AI 可应用于金融市场或流行病学中处理类似复杂数据的挑战。
AI 治理层面
地球科学中的空间思维和环境测量提高了数据的代表性，减少了 AI 开发中的偏差，增强了公平性和公正性。地球科学的方法有助于识别和减少 AI 系统生命周期中的碳和水足迹，推动更绿色、更可持续的 AI 实践。
三、AI - ES 合作面临的挑战
（一）技术障碍
计算资源有限
地球科学领域可能缺乏专门的计算资源，如图形和张量处理单元等，这限制了 AI 技术在地球科学中的充分应用。
编码语言差异
地球科学领域的研究人员对 AI 社区常用的编码语言了解有限，这也阻碍了两者的有效融合。
（二）领域差异
方法和术语不同
地球科学和 AI 有着不同的方法论和术语，这使得双方在交流和合作中存在困难。
对 AI 适用性和准确性的怀疑
在复杂场景中，对于 AI 的适用性和准确性存在怀疑，同时对于传统地球科学模型的相关性也存在争论，这些都影响了 AI 和地球科学专家之间的有效合作。
（三）组织障碍
资金问题
确保跨学科和国际合作以及构建和维护数据共享和计算基础设施的稳定资金支持是一个挑战。
教育项目不完善
需要设计既全面又适合学生的地球科学和 AI 教育项目。
社会环境影响
处理 AI 应用于地球科学的社会环境影响需要持续致力于伦理框架的构建。
四、AI - ES 合作的机遇与前进方向
（一）地球基础模型
潜力
基础模型（如 GPT 类模型）的发展为解决地球科学问题带来了希望。这些模型可以在大量的观测和模拟数据上进行训练，并通过在特定主题数据集上进行少量训练，适应不同时空尺度的地球科学分析。而且，来自不同地球科学领域的基础模型可以整合，开发出更能有效模拟地球系统动力学的强大集成模型。
局限性及补充
然而，仅依靠基础模型可能是不够的，因为这些模型完全由数据生成，训练数据集的完整性和质量会限制其性能。为了更好地理解地球的复杂动力学，如极端事件，基础模型应该辅以概率视角以及地球科学知识和过程理解。同时，融入可解释和可理解的 AI 技术以及因果推理可以提高基础模型预测的可靠性，还可以通过利益相关者或专家反馈的强化学习来进一步改善。
（二）统一实验平台
必要性
对物理世界进行建模实验需要大量的技术努力，不同地球系统模型的特性差异会导致兼容性问题。因此，一些组织建立了相关举措和基础设施来管理、共享和利用数据、模型和计算软件等资源，这些可以发展成为统一实验平台。
作用
统一实验平台可以生成自适应指导计划，促进科学实验，包括提出问题、处理数据、建模和预测以及获得见解。通过整合人类见解和自动化分析，这些平台可以改善早期预警系统，加强决策过程，最终实现更有效的风险管理和损失减轻。同时，平台还可以分析各种模型和计算方法的能耗，估计实验整个生命周期的碳足迹，从而为特定挑战开发准确、定制和环境友好的解决方案。
（三）沟通和教育
学术内部沟通
在学术领域，加强 AI 和地球科学社区之间的沟通至关重要。这可以澄清不同的观点，减少跨学科合作中的领域挑战。
与商业和政府合作
随着 AI 技术的发展越来越倾向于商业实体，加强与商业的合作以避免 AI 未来被商业利益完全主导是必要的。同时，政策制定者也需要积极与 AI 和地球科学研究人员以及私营部门互动，确保这些领域的进步是负责任和公平的。
跨学科教育
跨学科教育对于培养下一代地球科学家和 AI 工程师至关重要。需要开发整合 AI 和地球科学课程及实践经验的教育项目，鼓励在编程、建模和分析等方面的多元思维、数据素养、伦理意识和信息学技能。统一实验平台还可以提供全面的教育资源，促进对地球系统的深入理解，并且可以通过创建地球的数字表示，让非科学家在沉浸式虚拟现实环境中探索复杂的地球系统和 AI 技术，使学习过程更直观、更容易理解，鼓励更广泛地参与科学概念。
五、构建 AIXES：跨学科合作的新领域
为了促进 AI 和地球科学之间的合作，研究人员提出了构建一个新的领域和认知社区 ——AIXES。它代表着 AI 和地球科学之间的平衡和互利关系，旨在实现跨学科合作以及对两个科学前沿的拓展和探索。
AIXES 将利用广泛的地球科学数据和知识以及先进的 AI 技术，来应对特定位置和全球现象及过程的各种挑战。它不仅能为地球科学提供新的创新方法用于问题解决和政策分析，还能拓展 AI 的研究边界，探索更多未知领域，从而改进基础理论和技术。
通过发展地球基础模型和统一实验平台，并加强沟通和教育，可以克服建立 AIXES 所面临的技术、领域和组织障碍。科学家、技术专家、政策制定者和教育工作者需要共同努力，来构建 AIXES 这个跨学科的领域和社区。
总之，人工智能与地球科学的协同合作具有巨大的潜力和广阔的前景。尽管目前面临着诸多挑战，但通过各方的共同努力，不断探索新的方法和途径，如发展地球基础模型、建立统一实验平台、加强沟通和教育等，我们有理由相信，这两个学科将在未来实现更紧密的融合，为人类对地球的认识和保护带来新的突破和贡献。
我们期待着在这一跨学科合作的道路上，看到更多的创新和进步，让科技更好地服务于地球的可持续发展。无论是地球科学领域的专业人士，还是人工智能领域的研究人员，都应积极参与到这一合作中来，共同书写跨学科合作的新篇章。同时，政策制定者和教育工作者也肩负着重要的责任，为这一合作提供良好的政策支持和人才培养环境。只有这样，我们才能充分发挥人工智能与地球科学协同合作的优势，为我们的地球家园创造更美好的未来。
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