【愛傳媒曾建翰專欄】這段日子，全球大氣非常熱鬧，北半球北美被寒潮侵襲，連臺灣也覺得比較正常的冷（正常不正常，仍須看事後統計數字），時不時還有汽球攪局。世界科技新聞，莫過於ChatGPT，人工智慧的產物，登上人類舞台。但是將天氣的預報，人工智慧的發展，和科學這三樣東西串在一起，背後大有意義。當然，你會說研究大氣變化是科學的一支，人工智慧會預報天氣也不奇怪，這有什麼好說的，不過我們先試著看，如何對科學下定義。
什麼是科學？量化的數據，有系統的研究事物，能實驗證明…等等，是的，這都是科學的一環。但是，科學有一個更重要的哲學層面，就是他是能承先啟後的學問。能承先啟後，表示知識能有效的累積，能有效的辯證，能客觀分析。最後導入的重點是，按科學定律，對同一樣事情，你做、他做，會是一樣的。當然，這裡去除掉一些小的誤差，在經過大量統計後，所得到的結果會一致。這是非常了不起的人類文明，我們將知識傳遞，越過生命的限制。
回頭看天氣預報，很容易發現，除了天氣難預測外，預報員的主觀意見，對於預報是隨著人而不同。再檢查下去，發現師父與徒弟預測的不一樣，也說不上程序上那裡有不一致，使得承先啟後的效果大打折扣。難怪有人認為，人為的天氣預報像是藝術，是一個不可複製的過程，有濃厚的個人因素。
做大氣工作的人，除了少數得利於個人色彩的網紅、名嘴、神人預報員之外，其實對於不同人做出不同的預報非常困擾。特別是自詡自己是學科學，認為氣象是科學的人來說，期待要有一套客觀標準來做天氣預報。於是，在70年代，美國開始，有了數值天氣預報。整個的過程，目標，是在追尋客觀的歷程，在一組特定數據下，預測的東西是一致的。
也許有人會問，你們做氣象的，不是最喜歡說混沌效應嗎？怎麼會一樣。不，不，混沌不是這樣說的。也就是，如果你拿了兩個勞倫茲所做的，差一點的初始場，然後按照他的方程式，你會複製和他一模一樣的數據。也就是你會得到兩組數據，一開始彼此差一點點，但是隨後不一樣。但是，你得出的二組數據，會和勞倫茲的二組一模一樣。
那混沌說的是什麼？混沌說的是：初始場的決定，對往後的演變很敏感。在做天氣預報的當下，你怎麼知道自己找的初始場一定是最佳的初始場？而就是這個不知道，氣象學家有藉口說，天氣報不準，不是我們的錯。
好吧。也許你會承認，算你們氣象學是科學，但是這和ChatGPT有啥關係？或是ChatGPT出現，氣象預報員要沒飯吃了，因為ChatGPT也會預報天氣。是的，ChatGPT或是一些人工智慧對氣象預報的影響，在未來可見的時間裡，將是一場巨大衝擊。也就是從現今的數值天氣預報出發，到一般人可以接受聽的懂的天氣預報間，還有一段橋樑要建，這是人工智慧可以施力的地方。再來，現今的數值方法，存在有對時空間計算的限制與瑕疵，人工智慧可以補足這一段。最終極的問題是：數值天氣預報只能照現在的方式做嗎？有沒有可能再創造出來一些方法使用，這也是人工智慧的強項。
說了這麼多人工智慧的好話，其實人工智慧背後的過程，就是嘗試做出承先啟後的科學，他的過程是有所本的，這個可累積的過程是學，這個知識可以精鍊具進變成智慧，只是不完全經由肉體的人。
再來，一直有氣象工作者誤解人工智慧的過程，認為人工智慧不可能取代數值天氣預報。我的認知是，這完全不是重點，不是誰取代誰的問題(人類才會想捉政治主導權，讓你非聽他們的)，而是這個人工智慧會與氣象學知識，會與大氣方程式合併，變成一套會自我增長，然後做出預報的智慧。
某方面來說，我自己寧與ChatGPT等人工智慧打交道，而不願意與氣象網紅、名嘴討論科學。最後，最後，再提醒一下，以前氣象預報認為不可能做到局地某個時空小點的天氣預報，但是現在各位的手機內都有你走到那裡，就有那裡的天氣預報。以前的衛道氣象預報員說，這些預報沒做過校驗，不能算數，而且預報的不準。是嗎？沒做過校驗，但是事情只能照這些預報員想的這樣校驗嗎？神經網路裡的校驗是捉大放小的（數學上叫隨著梯度下降找），你們怎麼確定人工智慧神經網路就沒校驗，沒仔細算過？
作者為氣象工作者
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