“Hay avances reales, tanto en términos de comprensión científica como de predicción, y es necesario seguir siendo cautelosos”, afirmó Noah Diffenbaugh, profesor y miembro principal de la Escuela de Sostenibilidad Doerr de la Universidad de Stanford. Pero hizo una nota más cautelosa. “Otras aplicaciones de IA pueden producir resultados inexactos, pueden producir resultados que no están basados en la verdad. Ese asimismo es un peligro con estos sistemas”.
Los desarrolladores privados entrenaron su IA en un corpus de datos que fue financiado en gran medida con fondos públicos. Si correctamente esto refuerza la credibilidad de los modelos entre los científicos, asimismo plantea preguntas preocupantes.
Por un costado, los promotores privados están, por definición, preocupados por las ganancias (eventualmente, si no inmediatamente). No hay fianza de que no comiencen a cobrar por el ataque a sus modelos.
“En el contexto universitario, no tenemos ninguna motivación lucrativa”, dijo Diffenbaugh. “Estamos tratando de entender cómo funciona el mundo. Y lo estamos haciendo interiormente de nuestra escalera de tiempo, una escalera de tiempo mucho más larga (que los desarrolladores privados). Y creo que el beneficio que podemos aportar a nuestro trabajo es que lo estamos haciendo en el contexto de esta evaluación científica rigurosa y paciente”.
La pregunta principal para Swain es si el optimismo sobre los modelos de IA de extremo a extremo podría ser utilizado por los funcionarios de la delegación Trump para aducir la cesión de la resumen de datos y los modelos climáticos por completo al sector privado, incluso cuando el calentamiento entero altera dramáticamente el sistema climático, particularmente en California, con su compleja interacción de ríos atmosféricos, capas marinas, capas de cocaína de la Sierra, patrones de singladura y peligro de incendios forestales.
“No sólo no hemos llegado a ese punto todavía, no sólo creo que no lo estaremos pronto, sino que no estoy seguro de que alguna vez lleguemos a ese punto”, dijo Swain. “Es casi un error de categoría suponer que el éxito del modelado predictivo basado en IA significa que simplemente va a reemplazar por completo todo ese proceso. Eso está fundamentalmente divorciado de la verdad del mundo en el que vivimos hoy, y muy probablemente esté divorciado de la verdad del mundo en el que vamos a radicar en el futuro previsible”.
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