IBM人工智能研究副总裁Sriram Raghavan于2023年底在印度参加了两场独立的活动:12月12日至14日在德里举行的全球人工智能合作伙伴关系或GPAI峰会，以及12月16日在班加罗尔举行的CNBC TV18和Moneycontrol全球人工智能秘密会议。

在Moneycontrol秘密会议上，Raghavan参加了一个关于“人工智能如何帮助解决印度人口规模问题”的小组讨论。

现在回到美国，Raghavan谈到了如何使用人工智能来解决气候变化和预测极端天气事件等重大问题，以及为未来的人工智能工作创造人才渠道。邮件采访节选如下:

你是怎么想的考虑到气候变化使过去几十年的天气数据变得不那么有用，如何训练人工智能用于天气预报或极端天气预警等用例?

天气和气候方面的人工智能是IBM正在积极探索的一个领域。通过与NASA合作，我们正在开发一种人工智能基础模型，该模型结合了IBM的人工智能领导力和NASA的地球科学专业知识，以提供比现有技术更大的优势。与当前的人工智能模型相比，该基础模型具有以下几个优势:更大的数据多样性、更快的推理时间、更大的可访问性，以及提高其他气候应用预测的准确性。该模型的一些示例应用可能包括从低分辨率数据推断高分辨率信息，识别有利于从飞机湍流到野火等一切的条件，以及预测气象现象。

你去吗?ncerned一关于人工智能和黑天鹅事件的交集?你认为哪些保障措施可能有用?

虽然像任何技术一样，人工智能也会带来风险，但它对预防这类事件也至关重要。增强的风险管理、预测能力和实时报告都是我们构建更可信、更有弹性的人工智能模型的方法。然而，了解和评估风险最重要的是信息，这强调了开放式创新和信息共享的必要性。为此，IBM和meta以及来自全球的50多个组织最近成立了人工智能联盟，以帮助倡导和支持人工智能创新的开放方法，包括开发开放基准、安全工具和安全评估方法。

考虑到所需的计算量，以及有兴趣加入的行业和政府参与者的数量，可持续的人工智能是一个白日梦吗?为什么/为什么不?

可持续的人工智能不是白日梦，而是当今许多企业的优先事项:IBV最近的一项研究发现，近一半的首席执行官将可持续性作为其组织的最高优先事项之一。随着人工智能应用的增长，我们必须深思熟虑，采取可持续发展的思维方式。IBM已经在寻找使用人工智能时减少能源和碳排放的新方法，例如部署能源感知算法，寻找碳密集度较低的能源，以及开发更节能的硬件。创造更可持续的运营模式不仅对社会有益，也是企业的当务之急。因此，客户正在优先考虑优化运营和成本，同时减少浪费和排放。

在培养人工智能人才方面，你认为国家、公司、学校和个人现在应该做些什么?

组织必须将培养人工智能人才作为优先事项，IBM已经与公共、私人和大学合作伙伴合作，支持这些努力。预计未来5年，对人工智能专家的需求将增长40%，为全球经济增加约100万个新的就业机会。与此同时，重要的是要确保代表性不足的社区从人工智能的进步中受益，而不是进一步处于不利地位。公平获取对我们来说是一个优先事项，为了帮助缩小全球人工智能技能差距，今年秋天IBM宣布了一项新的承诺，即到2026年培训200万人工智能学习者。这包括扩大与世界各地大学和非政府组织的合作，以及通过IBM SkillsBuild推出新的生成式人工智能课程。