Exploiter l’intelligence humaine et machine pour le plan planétaire

npj Climate Action volume 2, Numéro d'article : 20 (2023) Citer cet article

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La course mondiale en cours pour des systèmes d'intelligence artificielle (IA) plus grands et meilleurs devrait avoir un impact sociétal et environnemental profond en modifiant les marchés du travail, en bouleversant les modèles économiques et en permettant de nouvelles structures de gouvernance et de bien-être sociétal qui peuvent affecter le consensus mondial sur les voies d'action climatique. . Cependant, les systèmes d’IA actuels sont formés sur des ensembles de données biaisés qui pourraient déstabiliser les agences politiques ayant un impact sur les décisions d’atténuation et d’adaptation au changement climatique et compromettre la stabilité sociale, conduisant potentiellement à des événements de basculement sociétal. Ainsi, la conception appropriée d’un système d’IA moins biaisé qui reflète à la fois les effets directs et indirects sur les sociétés et les défis planétaires est une question d’une importance capitale. Dans cet article, nous abordons la question de la génération de connaissances centrées sur les données pour l’action climatique de manière à minimiser les biais de l’IA. Nous plaidons en faveur de la nécessité de co-aligner une IA moins biaisée avec un réseau épistémique sur les défis de santé planétaire pour une prise de décision plus fiable. Une IA humaine dans la boucle peut être conçue pour s’aligner sur trois objectifs. Premièrement, cela peut contribuer à un réseau épistémique planétaire qui soutient l’action climatique. Deuxièmement, cela peut directement permettre des interventions d’atténuation et d’adaptation grâce à la connaissance des éléments de basculement social. Enfin, cela peut réduire les injustices de données associées aux ensembles de données de pré-entraînement de l'IA.

L’ère de l’intelligence artificielle (IA) a commencé et est remplie d’opportunités et de responsabilités. Il reste encore à comprendre clairement comment l’IA ou l’intelligence artificielle peut contribuer à relever les défis mondiaux actuels, notamment le changement climatique.

Une transformation numérique mondiale nécessiterait un niveau d’intelligence artificielle sans précédent. Rendre cette intelligence artificielle durable et l’aligner sur les enjeux de santé planétaire est un défi de taille en soi, à commencer par la réduction rapide des émissions de GES associées à Internet et aux centres de données actuellement à forte intensité de carbone1,2. La littérature met l’accent sur plusieurs manières par lesquelles l’IA peut jouer un rôle crucial dans la lutte contre le changement climatique. Il peut fournir des solutions innovantes pour atténuer les impacts négatifs des émissions de gaz à effet de serre, accroître l’efficacité énergétique et promouvoir le développement durable3 (discuté plus loin en détail).

Lutter contre le changement climatique grâce à l’IA est extrêmement difficile en raison du nombre énorme de variables associées à ce système complexe. Par exemple, les ensembles de données climatiques sont vastes et nécessitent beaucoup de temps pour être collectés, analysés et utilisés afin de prendre des décisions éclairées pouvant se traduire par des actions climatiques. L’utilisation de l’IA pour tenir compte des facteurs en constante évolution du changement climatique nous permet de générer des prévisions plus éclairées sur les changements environnementaux, nous permettant ainsi de déployer des stratégies d’atténuation plus tôt. Cela reste l’une des applications les plus prometteuses de l’IA dans la planification de l’action climatique. Cependant, tout en expliquant le potentiel des outils d’IA dans la modélisation physique des systèmes terrestres pour prédire le changement climatique, Irrgang et al.4 soulignent la nécessité de s’appuyer sur des hypothèses de recherche claires et physiquement significatives, sur le déterminisme géophysique de la modélisation basée sur les processus et sur une approche minutieuse. évaluation humaine par rapport à des connaissances spécifiques à un domaine pour développer une IA significative capable de relever les défis de la science du climat avec des modèles classiques du système terrestre.

De plus, alors que l’impact concret de certains des systèmes actuels d’intelligence artificielle et d’IA associés au minage de crypto-monnaie, au cloud computing et aux modèles d’apprentissage automatique à grande échelle commence tout juste à être compris, l’impact accéléré de la numérisation sur la consommation et l’extraction des ressources semble s’accentuer. être un problème de plus en plus préoccupant. En conséquence, notre trajectoire actuelle de numérisation apparaît comme une arme à double tranchant susceptible d’augmenter les émissions de gaz à effet de serre et d’aggraver la santé globale de la planète2.