AI狂飙突进，持续引发人与AI关系的思考。

中国气象局公共气象服务中心主任朱小祥今年7月代表中国气象局，开源发布人工智能气象服务系统“风和”大语言模型，并启动“风和”全球开源计划。

3年多前，面对ChatGPT横空出世，他在朋友圈转发一篇文章，标题为“ChatGPT会抢走气象人的饭碗吗？”

当时，他的答案是否定的。如今，面对AI日益走进人类生活，他对这一问题有了哪些新思考？

真正挑战是能否跟上技术迭代

2023年那篇文章里，气象人员向ChatGPT提出10个“灵魂拷问”。几乎所有涉及“预测未来”的问题，它都答不上来，“很抱歉，我是一个训练在2021年前的语言模型，无法确切地预测2023年中国的气候情况。”对于短期天气、长期气候的判断，它只能给出“建议你准备好防护措施”式的通用建议。

短短三年多，AI在气象领域的发展已超乎想象。如今，中国气象局形成“风”系列AI气象预报模型，包括“风雷”负责0至3小时的短时临近预报，“风清”覆盖0至15天的中短期预报，“风顺”则面向15天以上的气候预测，三者形成从分钟级到季节级的全链条预报。今年2月，这三大预报模型完成新一轮性能升级，正式投入业务运行。

与专注天气预报模型不同，“风和”更像一位面向公众和行业，直接提供查询、建议和风险提示的“AI气象服务官”。

朱小祥举例，在2025年广州全运会上，“风和”接入气象服务智能体“穗小天”，观众可随时询问场馆天气与注意事项；“风和”研发团队还计划与导航App达成合作，为行车决策提供更专业、全面的气象服务。

朱小祥介绍，传统气象预报主要依靠物理驱动的数值模式，即基于流体力学和热力学方程组等，从大气初始状态推演未来演变。它需要超级计算机求解大量方程，全球尺度预报往往耗时数小时。AI气象模型则是数据驱动，通过历史数据、学习“当前状态到未来状态”的映射。最大优势在于速度。“速度快了，就能同时跑出更多可能的预报结果，通过判断这些结果的集中度，更好评估预报可靠与否”。

“人工智能进步极快，以前是‘不进则退’，现在是‘慢进也退’”。在朱小祥看来，对从业者来说，真正的挑战不是AI更强大了，而是自己能否跟上技术迭代，学会使用它。

重大预警信息发布仍需人工干预

朱小祥认为，气象工作的核心，不只是预测本身，也在于服务需求的精准把握、防灾减灾的责任担当。“这些AI永远无法替代。”

他举例，“23·7”华北特大暴雨(2023年)、今年7月广西暴雨，首席预报员通过对天气形势、水汽、前期降水的综合研判，提前预警，为防灾减灾争取了宝贵时间。

“预警发布责任重大，不能有任何差错。”朱小祥说，天气预报、气象预警直接关系到社会与百姓安全，在重大预警信息发布工作中，仍然需要专业技术人员做研判。

他补充，目前的AI气象预报模型并非万能。首先，在极端天气预测上，现阶段AI高度依赖历史训练样本，对于“高影响、小概率”的事件，捕捉能力有限。此外，在对台风预报中，AI预报模型对路径的判断虽常优于传统模式，但对台风强度预测明显偏弱。

在他看来，当下AI最大的价值，是把重复性数据统计、报告编写等从数小时压缩到数分钟，把人员从繁杂事务中解放出来，让他们有更多精力去做研判、防灾减灾等工作。“它是超级助手，但助手终究替代不了人的核心价值。”

2023年初，面对“我是做气象服务的，有人说你会抢走我的饭碗，你怎么看”的提问，ChatGPT答道，“我只是个工具，不能取代人类专业人员，我可以提供帮助，提高工作效率。”

朱小祥从不担心被取代。在他看来，现在最重要的，是思考如何把气象数据价值转化为行业效益，创造更多民生福祉，“这比单纯提升预报速度、准确率有更直观、更广泛的社会价值。”

记者：黄欣欣

【编辑:黄嘉雯】