人们期望人工智能（AI）在气候行动方面发挥作用，却常常忽视加强所用训练数据的必要性。
要借助人工智能应对排放问题，必须在基础设施和排放方面实现彻底的数据清晰化。
技术进步是应对全球挑战的关键，但需要创新与保障机制。
人工智能正如马克·安德森（Marc Andreessen）十多年前关于软件的那句名言所说，正在吞噬世界。问题在于其“饮食”。
未来十年，每个行业都将因人工智能而发生根本性改变，从医疗保健到交通运输，甚至物理学。人们也越来越时兴认为，人工智能有潜力解决世界上一些最紧迫的问题，包括气候变化以及我们实现净零排放的艰难历程。
近90%的私营和公共部门首席执行官认为人工智能是应对气候变化的重要工具。尽管各方对人工智能有望缓解气候变化最严重影响的潜力已达成共识，我们却日益忽视一个关键缺陷：构成其“饮食”的数据。
在最近的一项研究中，75%的高管表示，他们对自身数据的可信度并不高。人工智能模型的优劣取决于其训练数据。它们依赖稳健、细粒度的数据集来识别模式和趋势，从而使模型能够学习并具备预测能力。
人工智能强大的分析能力，若应用于有缺陷的数据，可能导致对错误决策产生不当信心。这一脆弱性带来重大风险，在应对气候变化等复杂问题时尤为突出。若输入人工智能的数据缺乏准确性、完整性、可靠性、精确性和及时性，系统就容易得出误导性结果。
能源行业占80%的排放量，以美国和欧洲为例，是数据质量能否决定气候目标成败的典型例证。实现及时、公正的净零转型，需要彻底的数据清晰化——具体而言，与发电基础设施和排放相关的数据。
杰森一家式的数据应用方法
人工智能对日常生活的变革性影响表明，它在关键基础设施中减少排放的潜力。在个人生活中，我们依靠数据驱动的洞察实现高效决策。例如，2023年11月，波士顿咨询公司的报告指出，经人工智能优化的交通运输正在引导驾驶者选择最高效的路线，从而在更大范围内显著减少基础设施中的排放。
同样，人工智能驱动的温控调节也取得了成功，以谷歌的Nest智能温控器为例，其在2011年至2022年间累计节约了1130亿千瓦时能源，大致相当于葡萄牙年用电量的两倍。这一向数据驱动型决策的转变，为人工智能的更广泛应用提供了有力范例，突出了准确数据在各行业关键基础设施实现净零排放中的关键作用。
机器人、传感器、无人机等数据采集技术的最新进展，使我们能够以五年前难以想象的方式采集和分析建成环境的数据。这些杰森一家式的创新，为获取来自物理世界的实地真实数据提供了前所未有的途径。
包括配备超声波等传感器、在基础设施表面爬行的机器人在内的技术，能够生成关于资产健康状况的高保真数据图层数字孪生，使我们得以理解并应对此前被掩盖的挑战。这一革命性转变，可能决定炼油厂、发电厂和制造工厂等场所是实现无缝运营，还是发生灾难性故障。
这也意味着，我们可以用数据训练人工智能做出准确预测，在优化运营的同时改善可持续发展指标。据联合国的数据，利用人工智能进行预测性维护可以减少能源生产中的停机时间，并最终减少地球的碳足迹。
让数据持续“沸腾”
以其中一例来说，报告由Rho Impact发布，该报告聚焦于在发电行业的一个具体问题上大规模部署机器人和人工智能所具有的环境影响潜力：锅炉管故障。
该报告指出，通过将机器人巡检与人工智能驱动的软件相结合，消除发电厂内的锅炉管故障，可以 使全球二氧化碳（CO2）排放量最多减少2.3亿公吨，相当于美国排放量的4.8%。
锅炉管发生故障时，发电厂会停机，通常会启动备用发电以满足能源需求。备用发电效率较低，每单位发电量产生的二氧化碳排放也更高。基荷发电的效率可比备用电厂发出同等电量时高出多达32%。
看到切实的创新已在当下得到部署，并积极推动加快实现净零目标的成果，令我深感振奋。以务实、负责任的方式采用技术，将带来显著的可持续发展收益。作为产业和政府的领导者，我们负有道德和财务上的责任，加快投资于这些近在眼前的成果。
与最有天赋的运动员一样，即便是最复杂的人工智能系统，若没有良好的“饮食”，也无法发挥最佳水平。这正是亟待解决的问题。
未来十年，人工智能将从根本上改变每一个行业。然而，我们面临的风险是，这些决策可能借助基于不完整或缺乏代表性数据训练的算法作出。我们必须以第一手数据集来喂养这些改变世界的技术。净零等全球性倡议能否成功，将取决于我们能否在这方面做对。
