概述
模型可以帮助解释复杂的数据，但它们的收益和成本需要一起衡量。预测应说明其位置、时间范围、不确定性和预期决策。
主要要点
- 指定地点、范围和决定。
- 测试分布变化和罕见事件。
- 考虑计算和下游影响。
深入探讨
首先定义物理或政策结果。预测局部灾害、优化建筑能源以及对卫星图像进行分类具有不同的数据和误差要求。当未来是目标时，使用时间感知评估，并测试异常事件而不仅仅是平均条件。检查测量质量和地理覆盖范围。在一种气候或传感器配置中训练的模型可能无法转移到另一种气候或传感器配置中。观测的缺失和仪器的变化可能会产生明显的趋势。向使用该信息的社区报告不确定性以及错过或错误警报的后果。作为系统的一部分来衡量资源使用情况。训练和服务会消耗能量，而优化的工作流程可能会减少其他地方的能量。说明任何比较的边界和假设；模型的计算估计不会自动进行完整的生命周期评估。保持紧急情况、基础设施和环境行动的决策权明确。保留源观测值，并在预测超出评估范围时进行沟通。
04工作示例
诚实地预测极端事件
想象一下一个模型在普通天气下训练并仅根据平均降雨量进行评估。
它在日常情况下表现良好，但会错过对应急计划人员最重要的罕见风暴。
在使用预测之前添加代表性极值、报告不确定性并定义安全升级路径。
它显示了什么
这个假设的例子说明了为什么平均误差可以隐藏与气候相关的故障。
现实世界的实施
评估后期季节和罕见高水位事件的洪水预报。
将模型能源使用与其实现的运营节能进行比较。
付诸实践
为什么这很重要
- 背景与规则. 行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
- 质量控制. 领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
- 构建选择. 成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
留意
- 监管要求可能会使原本强大的原型失效。
- 历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
- 遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
后续步骤
- 让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
- 在启动前设计审计跟踪和文档。
- 尽早验证合规性和安全义务。
- 分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
资料来源与延伸阅读
- International Energy Agency人工智能与气候变化
不断探索
常见问题
人工智能会自动减少排放吗？
不。它可能支持效率或规划，但完整的能源使用和运营结果需要测量。