GPT-4V在气象图像分析与预报传播中的潜力
计算与语言
2024-09-10 v2 人工智能
大气与海洋物理
摘要
生成式AI，如OpenAI的GPT-4V大型语言模型，正快速进入主流话语。其在图像处理和自然语言交流方面的新能力可能增强现有预测方法。大型语言模型还显示出更好地向不同语言和不同社区传播天气灾害的潜力。本研究评估GPT-4V解读气象图并向用户传播气象灾害的能力，尽管存在幻觉问题，即生成式AI提供连贯、自信但错误的响应。我们通过GPT-4V的网页界面ChatGPT评估其能力，完成两个任务：（1）从气象图分析生成严重天气展望并进行自我评估，显示出与风暴预测中心人工发布的预报相当的展望；（2）从气象图生成西班牙语和英文的灾害摘要。然而，西班牙语响应类似于从英文到西班牙语的直接（非习语化）翻译，导致翻译不当的摘要，丢失了对最佳沟通所必需的关键习语精确性。我们的发现主张在气象学领域谨慎采用此类工具，如GPT-4V，强调人工监督和开发可信赖、可解释AI的必要性。
引用
@article{arxiv.2404.15166,
title = {Pixels and Predictions: Potential of GPT-4V in Meteorological Imagery Analysis and Forecast Communication},
author = {John R. Lawson and Joseph E. Trujillo-Falcón and David M. Schultz and Montgomery L. Flora and Kevin H. Goebbert and Seth N. Lyman and Corey K. Potvin and Adam J. Stepanek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.15166},
year = {2024}
}
备注
Supplementary material PDF attached. Submitted to Artificial Intelligence for the Earth Systems (American Meteorological Society) on 18 April 2024