1.研究背景
近年来，随着ChatGPT等生成式人工智能工具的发布，公众对人工智能（AI）的认知迅速提升，但地球科学家自2015年以来已经开始加速使用诸如机器学习等AI方法。这一趋势反映在自2021年以来《Nature Geoscience》期刊上发表的越来越多运用AI技术的研究文章中。这些文章被汇总在《Nature Geoscience》期刊上的一个专题中（详细信息请访问https://www.nature.com/articles/s41561-024-01572-5）。
AI人工智能技术推动地球科学发展专题中的文章展示了人工智能（AI）技术在促进地球科学重要见解方面的潜力。它们还强调了可以使用AI工具分析的地球科学数据来源和类型的多样性，以及从简单的分类算法到受大脑启发的深度学习模型等多种AI方法的多样性。AI不仅为数据的收集、处理以及模型参数调优等任务提供了高效的方法，某些AI技术还能直接为地学过程提供见解，例如通过确定某一变量的主要控制因素。AI对于分析“地球科学海量数据”尤其具有价值，这些数据因体量过大而无法通过传统方法处理，并随着遥感、原位传感以及数值建模等技术的发展，AI在地球科学中变得越来越普遍。
2.关键内容
AI工具与物理模型相结合可以克服地球科学过程的复杂性。更广泛地采用人工智能（AI）技术可能会为许多地球科学领域带来益处，但实现这一目标存在诸多挑战。例如，许多地球科学数据集具有增加了使用AI工具分析难度的特性，如多模态性和地学偏差，同时现实世界的地学过程通常十分复杂。在某些情况下，通过将AI工具与物理模型相结合，能够在一定程度上克服这些过程复杂性。
增强AI技术与地球科学等领域的跨学科研究是当前发展的重要方向。另一个挑战是地球科学界对AI使用的经验和知识尚显不足，这可能导致不当使用AI从而产生有缺陷的结果，同时也使专家对利用AI开展地球科学研究的全面审查变得困难。有观点认为，解决这一挑战需要通过教育和科研政策提升，优先考虑教学和资助将AI应用于地球科学的研究。跨学科合作与教育也可以有效应对这一挑战，并推动AI和地球科学的发展，因为有专家认为地球科学能够促进AI研究的发展。
推动AI技术在地球科学领域应用的“透明性”。尽管人工智能（AI）具有潜在的益处和作用，但地球科学领域中数据和过程的复杂性以及对AI技术的不熟悉，导致研究者对在地球科学中使用AI存在明显的信任不足。所有在研究中使用AI的地球科学家、环境科学家和农林科学家——建议提高对AI使用的信任关键在于透明性。透明性要求公开数据、代码和模型，并采用物理可解释的AI方法，而非用户无法了解生成结果方式的“黑箱”方法。
3.发表信息
Advancing geoscience with AI. Nature Geoscience 17, 947 (2024).https://doi.org/10.1038/s41561-024-01572-5
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