AI为人类造福：如何构建行业专门化的人工智能模型来提升气候适应力
通过量身定制人工智能（AI）解决方案，因地制宜地为气候分析和行动提供可负担的实用型办法。
对于ChatGPT等AI模型，世人并不陌生。全球为这些“基础模型”的诞生欢欣鼓舞，同时也对AI的前景产生了极大兴趣。不久的将来，有望为特定产业定制专门化的AI模型。
此类模型还能用于应对气候变化等发展挑战。如Agrepreneur开发了一个AI赋能的农业金融科技平台，为小农户实时提供农场管理建议，包括如何才能优化现有资源，预防作物病害等。该平台还运用机器学习算法开展信用等级评估。
此外，机器学习还可预测农民种植作物所需的农业投入，从而帮助他们简化采购流程。
Viamo同属AI驱动型解决方案，借助语音通话提供服务。这样一来，即便是身处互联网连接受限或无连接地区的农民，也能获得有关可持续农作方法的指导。采用自然语言理解技术和预训练大语言模型，同时辅以语音和文字互转功能，使农民能够从app上得到关键信息。
再如ClimateGPT，经跨学科研究训练，可使用户全面了解气候变化。
亚太地区极易受到气候变化导致的极端天气事件的影响。鉴于此，针对特定行业领域的AI模型在本地区大有裨益。还可创建小模型供用户使用，获知在特定时点某一社区发生洪涝或干旱的可能性。
在不断挖掘AI潜力的过程中，专门用于气候变化等行业领域的模型可铺就一条充满希望的前进道路。
如何利用该技术增强地球的适应力？行业专门化模型的优势是，不同于动辄就需要数百万美元初始资金、人力资源和政府支持的工具，其要求相对较小。
无论是个人还是机构代表，均可开发和构建行业专门化的模型。相应要求的高低主要取决于所处理的数据集规模和模型/应用程序的复杂程度。不过，也可利用笔记本电脑简单建模，再用小型数据集对模型加以训练。
可通过一系列步骤构建AI模型：首先，明确模型范围和目的，从而设定清晰的目标及参数；接下来，准备训练数据并将其细分为更小单元。这之后可利用GitHub、Hugging Face等平台和框架来定制模型，而不是一切从零开始。
定制化完成后，可在数据上对模型进行训练，并使用反馈机制和指标持续评估和微调模型，以确保准确一致。为优化模型响应，可能需要多次迭代。通过不同用户组参与的beta测试阶段，可验证模型功能，检查模型有无偏差，从而在更广泛的部署之前提升模型可靠性。
根据模型的复杂程度、可用资源和数据以及对编程语言的熟悉程度，开发一个功能正常并可投入部署的气候模型需要数小时到数周不等。
与其他形式的技术一样，AI也有弊端和风险。必须坚持开发负责任的AI框架，这正在成为主流。在未来一到两年内，小模型会在负责任的AI框架下大放异彩，类似于给电商交易、社交网络和互联网加装上防暗网的“安全护栏”（guardrails）。
自开发行业专门化模型的用户需要意识到，AI模型极度依赖数据。数据质量低将导致分析质量差。此外，AI模型的输出可能反映数据偏差。以使用无视性别差异的数据来训练AI模型为例，这可能有损于女性，因为女性在危机时期面临着独特挑战。
有了AI的加持，各发展机构的工作效力将倍增。在气候变化的背景下，行业专门化AI模型能够加快气候行动进展，推动适应不断变化的气候来解决当前存在的适应问题，并反映气候变化对地球的整体影响。
取决于具体模型，有些技术可用于呈现全球趋势，有些则可予以定制，以便对专为某一国家开发的模型进行调整，供其他国家使用。应不应用模型，结果可能大为不同：应用有利于提升气候适应能力，不应用则或导致在气候变化面前不堪一击。
在不断挖掘AI潜力的过程中，专门用于气候变化等行业领域的模型可铺就一条充满希望的前进道路。此类模型开发后，有望成为AI解决方案的关键组成部分，为增强地球可持续性和适应能力另辟蹊径。