Pada tanggal 4 Maret 2025, para ahli dari berbagai bidang berkumpul di Universitas Columbia untuk mengeksplorasi pertanyaan -pertanyaan kunci di bidang kecerdasan buatan di yang tertua KTT Columbia AI. Meliputi topik -topik dari layanan kesehatan, bisnis dan kebijakan, hingga sains, teknik dan kemanusiaan, KTT ini menawarkan pandangan 360 -legree tentang dampak transformasi AI pada masyarakat.
Menampilkan peneliti sekolah iklim, sesi malam, Dari kekacauan ke kode: Bagaimana AI dapat menjinakkan krisis iklim, yang ditujukan untuk bagaimana AI muncul sebagai alat yang kuat dalam ilmu iklim, kesiapan bencana dan membangun daya tahan di seluruh sistem yang saling terkait. Baca terus untuk sorotan dari sesi atau tonton video di bawah ini.
Pembicara
Pernyataan Pendahuluan: David SandalowSekolah Urusan Internasional dan Publik
Kekuatan AI
“Ada beberapa transformasi yang berbeda [AI] Laba dimungkinkan. Salah satu yang paling bersemangat saya berada dalam inovasi material … terkenal, 150 tahun yang lalu, ketika Thomas Edison menciptakan bola lampu modern, ia menghabiskan berbulan -bulan dan berbulan -bulan secara fisik menguji berbagai elemen atau bahan, menjalankan listrik melalui mereka untuk melihat berapa banyak cahaya dan panas yang akan diproduksi. Dan dia akhirnya datang dengan apa yang dia pikir adalah solusi yang optimal. Hari ini, kita dapat mensimulasikan satu juta interaksi itu dalam satu saat menggunakan alat AI modern. Dan kemampuan itu memberi kita dua manfaat. Salah satunya adalah bahwa kita dapat menguji bahan yang tidak benar -benar ada. Dan kemudian, jika mereka terlihat akan berguna dalam aplikasi tertentu, kita dapat membuatnya dan melihat apakah mereka bekerja. Dan kemudian kita bisa menguranginya lebih cepat. Potensi AI untuk membantu kita mempercepat laju inovasi energi, saya pikir, berukuran besar, dan kita perlu berpikir tentang bagaimana memindahkan semua jenis alat untuk melakukannya. “ –David Sandalow
“Apa yang terjadi sekarang adalah AI [weather prediction] Model -yang pada dasarnya tidak ada seperti lima tahun yang lalu -itu baik oleh banyak metrik atau bahkan lebih mungkin lebih baik daripada beberapa daripada [traditional] Model berbasis fisika. Model AI tidak tahu lebih banyak tentang fisika atmosfer secara eksplisit. Mereka tidak tahu tentang konservasi energi atau momentum atau di mana pun. Sama seperti semua AI lainnya, mereka dilatih dengan data. Anda memberi mereka banyak data cuaca historis, dan dengan mengetahui apa yang terjadi di masa lalu dan kemudian melihat apa yang terjadi kemudian, mereka menemukan polanya, dengan cara misterius seperti yang dilakukan oleh pembelajaran mesin dan AI. Dan serta AI lainnya, latihan ini sangat mahal, tetapi prediksi, seperti yang dikatakan David, model sebenarnya secara real time sangat murah, dan mereka telah beralih dari ke mana -mana menjadi benar -sebenarnya kuat dalam waktu singkat. “ –Adam Sobel
“Saya pikir kesamaan sangat penting. Karena di masa lalu, ketika sistem daya memiliki masalah -dan inilah yang terjadi pada tahun 2021 ketika operator musim dingin tidak dapat memberikan energi yang cukup dan mereka harus memotong permintaan. Saya pikir pada waktu itu, Texas memotong sekitar 30% dari permintaan -karena mereka kehilangan banyak generasi -untuk memastikan sisa sistem. Atau secara historis, komunitas yang kurang beruntung yang tinggal di cabang, yang biasanya memiliki infrastruktur terbaru … di sisi lain, dengan penyebaran baterai baru dan PV Solar, kita melihat lingkungan mewah menggunakan kekuatan Tesla yang dapat memasok rumah. Dalam hal ini, AI dapat membantu membuat banyak saran untuk operator sistem tenaga, membuat keputusan cepat dan kadang -kadang mensimulasikan skenario yang berbeda. Mereka adalah area di mana saya pikir AI telah menunjukkan banyak janji. “ –Bolun Xu
“Sebagai ahli ekologi perilaku, saya sangat tertarik pada bagaimana organisme individu merespons perubahan lingkungan. Dan saya pikir untuk mulai membuat prediksi nyata, kita perlu memahami variasi pada tingkat individu untuk memprediksi apa populasi dan apa yang akan dilakukan ekosistem sebagai respons terhadap perubahan iklim atau perubahan penggunaan lahan. Dan saya pikir [species identification] Teknologi bisa sangat berguna. Kami beralih dari pengakuan spesies individu ke pengantar individu menggunakan gambar dari perangkap kamera atau dari perekaman pod … kita dapat menggunakan gambar untuk menangkap zebra individu -Saya pikir itu adalah spesies pertama karena mereka memiliki kode batang yang hampir, seperti sidik jari -dan Anda dapat membuat proyeksi populasi yang tepat dan melihat apa yang terjadi selama perbedaan populasi, hingga ekosistem, dan membuat proyeksi yang lebih baik. “ –Dustin Rubenstein
“Ini adalah peluang unik -dengan bantuan AI untuk menciptakan metodologi untuk menentukan penyesuaian optimal dan strategi yang tangguh untuk cuaca dan bahaya terkait iklim. Masalahnya sangat menantang, sangat disiplin, itu akan melibatkan kontribusi dari teknik, dari ilmu fisik, dari ilmu sosial dan banyak bidang lainnya. Monte Carlo pendekatan, termasuk Optimasi stokastik. AI akan membantu kita mengintegrasikan semua disiplin ilmu yang berbeda yang berkontribusi pada pemecahan masalah ini. “ –George Deodatis
Tantangan ai
“Kita semua tahu bahwa memprediksi badai, terutama sejauh iklimnya -ketika badai akan terjadi selama 5, 10 atau 20 tahun ke depan, dan apa frekuensi dan intensitas yang diharapkan -sejauh ini kami memiliki beberapa model, model probabilistik, menggambarkan ketidakpastian ini. -Pespem Extreme akan berubah dalam waktu.George Deodatis
“Jika Anda melihat sistem pangan, Anda melihat banyak ketidakadilan. Petani kecil, masyarakat adat, dan sangat gembala dan ekosistem dan sistem pangan kita sering dibiarkan dalam perlombaan ini menuju data dan membuat keputusan yang lebih baik. Saya pikir kita perlu berhati -hati tentang bagaimana kita menggunakan teknologi ini, terutama karena kita memiliki begitu banyak petani kecil di dunia.Jessica Fanzo
“Dengan AI bergerak begitu cepat, ada potensi untuk menggunakan hal -hal yang tidak dipahami publik dan saya pikir ada juga ketegangan antara publik dan pribadi … ada langkah sekarang dari Gedung Putih untuk memprivatisasi layanan cuaca, yang telah dibahas selama bertahun -tahun, tetapi sekarang ada ancaman nyata … [AI models] Itu berasal dari sektor swasta, tetapi masih tergantung pada infrastruktur sektor publik untuk model data dasar dan fisika yang melakukan banyak pekerjaan latar belakang. Oleh karena itu, ada ketegangan besar di sini dan saya pikir bahaya nyata memecah hal -hal dalam infrastruktur yang kita andalkan untuk menjaga orang tetap aman. “ –Adam Sobel
“Saya pikir sekitar 30% dari kapasitas harian California sekarang dari baterai raksasa. Dan disarankan untuk mengatakan bahwa banyak baterai saat ini dioperasikan oleh AI -pasti dengan pemantauan manusia … dan dalam banyak kasus, kami tidak dapat menjelaskan [what the AI is doing]Membuat operator sistem daya khawatir. Ini benar -benar -benar memahami transparansi dan bagaimana mengendalikan AI ini, dan saya pikir ini adalah masalah nyata sekarang dengan banyak operator sistem tenaga. “ –Bolun Xu
“Kita tahu modelnya tergantung pada data yang kita latih, dan saya pikir kebanyakan orang di sini berbicara tentang satu spesies: manusia. Apa yang terjadi ketika kita melatih model kita untuk satu spesies atau satu spesies keluarga, dan kemudian kita memotong sudut dan mencoba menggunakannya untuk memproyeksikan dengan spesies lain?Dustin Rubenstein
KTT Columbia AI diselenggarakan oleh Kolombia yang Anda milikiInisiatif baru yang bertujuan mempromosikan karya Columbia tentang kecerdasan buatan dengan kursus, kurikulum, acara, alat digital dan banyak lagi. Columbia AI adalah kemitraan antara Institut Ilmu Data Dan Rekayasa Columbia.
*Sorotan telah diedit untuk kejelasan
Tinggalkan Balasan