Nat. Geosci.特刊：地球科学中的人工智能

主要观点总结

本文探讨了人工智能在地球科学研究中的应用，包括其潜力、挑战以及如何建立公众信任。文章指出，人工智能在地球科学领域的应用自2015年以来一直在加速发展，尤其在处理大数据方面表现突出。然而，数据的复杂性和对人工智能的不熟悉导致公众对其信任度不足。透明度和跨学科合作被认为是克服这些挑战的关键。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能在地球科学研究中的应用正在加速发展。

近年来，随着ChatGPT等生成式人工智能工具的发布，公众对人工智能的认识迅速提高。地球科学家自2015年以来一直在加速使用人工智能方法，如机器学习等。本期特刊中的文章展示了人工智能技术在促进地球科学领域进展的潜力。

关键观点2: 人工智能在地球科学中面临挑战。

尽管人工智能具有潜力，但在实际应用中仍存在相当大的挑战，如处理多模态和偏差的地球科学数据集、应对复杂的过程机制以及地球科学界在人工智能方面的知识和经验有限等。

关键观点3: 透明度和跨学科合作是建立公众对人工智能在地球科学中应用信任的关键。

研究界对人工智能在地球科学中的应用缺乏信任，主要是由于数据的复杂性以及对人工智能的不熟悉。为提高信任度，透明度至关重要，包括公开数据、代码和模型，并使用可解释的人工智能方法。此外，跨学科合作也被认为是应对这一挑战和促进人工智能和地球科学发展的关键因素。

文章预览

人工智能正在越来越多地赋能地球科学研究，但要确保公众对其成果的信任，教育和透明度至关重要¹。 Credit: NicoElNino / Alamy Stock Photo ¹ 过去几年，随着ChatGPT等生成式人工智能工具的发布，公众对人工智能（AI）的认识迅速提高。而事实上，地球科学家对机器学习等人工智能方法的使用自2015年以来一直在加速发展。自2021年以来，《自然-地球科学》上发表的使用人工智能技术的论文数量不断增加，这在本期特刊中得到了体现，同时还收录了有关人工智能在地球科学中应用的 评论 ² 文章。 Chen, M. et al. 2024² 本期特刊中的文章展示了人工智能技术在 促进 地球科学领域进展的潜力。它们还强调了可以使用人工智能工具分析的地球科学数据来源和类型的多样性，以及人工智能方法本身的多样性，从简单的分类算法到受大脑启发的深度学习模型。人工智 ………………………………