数字鸿沟,让气候脆弱者更脆弱

时间:2023-08-13 07:06:29 来源: 脑极体

" 从小到大完全没敢想,也觉得是不可思议的一件事儿,发洪水发到家门口了 ",前两天,一位门头沟土著友人,给我发来了这句话。

气候变化正在影响整个地球,面对一连串前所未见的极端天气灾害,很多人应该都像他一样,露出一张张充满疑惑的脸。

不少北方人头一回见识了洪水,一些居民在热浪高温下第一次装上了空调,澳大利亚的山火失控则令举世震惊……


(资料图片仅供参考)

这场剧变的影响极不平衡——数字鸿沟下的弱势群体,在气候变化中会更加脆弱。

所谓数字鸿沟,指的是不同国家和地区、不同阶层、不同年龄、不同性别以及城乡之间数字接入和使用的差异。

举个例子,城乡之间在网络接入方面就存在明显的差距,所以一旦发生洪涝灾害,乡村居民容易联系不上,难以及时获得救援。

类似的情况,也存在于低收入群体、贫穷国家身上。

比如极端高温天气下,低收入群体更可能为了赚钱生存,在户外连续工作,又无法通过智能手环、手表来及时监测体温 / 心率 / 心血管等指征,一旦出现热射病等危急情况,更可能错过黄金救援时间。

此外,贫穷国家在资金、技术、治理能力上的实力差距,也会在应对自然灾害时,心有余而力不足,比如缺乏高性能计算等数字基础设施,无法进行更精准的气象预测,不能提前防范,从而承受比富裕国家更大的损失。

总而言之,全球各大洲都面临着日益频繁的气候危机,而数字鸿沟的存在,会让本就更加脆弱的群体,在应对重大自然灾害方面,拉开更大的差距。

这也应了一句古话:麻绳专挑细处断,厄运只找苦命人,屋漏偏逢连夜雨,船破又遇顶头风。

数字鸿沟 + 气候变化,两种威胁同时冲击着弱势群体,这并不是巧合,也不该被忽视。

消除数字鸿沟,是让气候脆弱者变得有力的前置条件。

理解这一点,我们从数字技术和气候应对的伏线千里,开始说起。

过去的伏笔

应对危机的最好办法,就是不要让自己处于危机之中,这听起来像是一句废话,但现实中,确实就有很多人,无法在自然灾害来临前,及时远离洪涝、高温、山火等高危环境。

就拿最近的台风杜苏芮来说,一些南方城市因为提前通过 AI 气象大模型,精准预测了台风登陆时间和受影响的路段,从而做了更强的防灾准备。

而更多的城市,却并不具备使用 AI 这类先进工具的意识、基建、人才、应急方案等诸多配套,自然也就没办法用更新更好的技术工具来守护家园。别说精准预测台风了,有些城市的气象预报,连哪块云彩几点会下雨,都模棱两可。

具体来说,数字化水平较低的城市和居民,在气象变化导致的自然灾害危机中,会在 " 三道防线 " 前节节败退。

第一道防线:灾前,数字基础薄弱→无法充分预防。

如前所说,应对气候频繁变化带来的自然灾害,最好办法就是防患于未然。在紧急情况出现之前,或者情况变得危急之前,就能及时采取行动,撤离危险人员,加固防灾设施,很多威胁是可以预防的。

这个逻辑,听起来没有问题,但问题在于,天气变化本身具有不确定性,气象与生命危险的相关性有很多影响因素,这就导致很多危险无法被百分百精准预报。数字鸿沟的存在,让气候脆弱国家和群体,在气象计算和预测上,存在很多短板,以至于难以获得充分的应急保障。

1. 算不动。

庞大的气象数据所需要的计算量也很大,需要高性能的超级计算机和数据中心集群,比如英国投入研发的气象超脑,投资就高达 12 亿英镑,用以进行更精密的降雨预测,帮助快速部署防洪系统,为机场、电力能源等关键部门提供详细信息,减少灾害中断电断网等影响,提前做好计划。

而欠发达地区和国家,并不具备这样优越的资金和技术家底。它们在数字气象、智慧气象等基础设施上的投入,不能和发达国家同日而语,这又会直接影响到气象预报的准确度、应对灾害的有效性。

2. 算不好。

要精准预测洪涝、地震、山火等气候灾害,需要有效的算法。

早在上个世纪 80 年代,日本、美国等国家就在探索气象学与 AI 的结合,IBM、谷歌等公司也都在开展气象 AI 的产业布局,利用专家系统和自然语言处理技术,打造了 KASSP、GORAD、CONVEX、OCI、WILDARD 等气象预报 AI 系统,对雷暴、冰雹、大雾、闪电等自然灾害进行预测,不仅积累了相关技术,也积累了大量气象计算的人才,包括算法科学家、软件工程师、运维人员等。

人才差距,自然不是一朝一夕能追赶上的,这也导致的数字鸿沟越来越大。2021 年,孟加拉国等气候脆弱国家的代表,就曾在《联合国气候变化框架公约》第 26 次缔约方会议(COP26)上,发出 " 我们不需要空头支票 " 的呼声,希望得到国际社会,尤其是发达国家的实际支持。

3. 没得算。

更糟糕的一种情况,是数字鸿沟大到根本没有数据可算。

气象数据的收集和传输,需要大量传感器设备和网络接入,而网络建设的成本高,很多国家没有能力投入必要的基础设施建设,非洲还存在大量低收入人群,无力承担网络使用的费用。

当然,发达国家的网络基础设施建设早,以宽带、WiFi 为主流,4G、5G 等无线连接则没有全面普及,导致网络接入没有和水、电一样,成为 " 基本生存资源 "。

皮尤研究中心 2021 年的研究发现,美国的黑人和西班牙裔,在家中使用宽带接入的可能性低于白人。少数族裔和低收入社区,无法享用到宽带和 WiFi 接入的网络服务,传感器无法收集到足够的气象数据,自然也就无法为这些人提供高质量的气象监测服务了。

第二道防线:灾时,网络联接不稳定→行动不及时。

数字鸿沟的存在,让一些弱势国家和群体,无法守住 " 灾前预防 " 的第一道防线。那么,当自然灾害不可避免地到来,难道鸿沟就被拉平了吗?

并不是。

同样的灾害风险下,数字鸿沟的弱势群体,行动能力会被大大削弱。

灾害发生后," 及时行动 " 是自救的第一要义,这就需要获取可靠、准确的信心,包括气象情况的变化,受灾地区的实时情况,重要的救援信息,关键的避难撤离点等,才能做出更加安全的避险决策,合理规划逃生路线图。

然而,老人、低收入群体、儿童、有障碍人士等,所掌握的数字技能和资源,也是相对不足的。比如怎么在互联网上查找信息,应该拨打哪些电话,这些基本知识并不了解。所使用的智能手机比较低廉,续航和品质有限,很快就在灾害途中损坏或断电,导致人员失联,家人和救援队伍联系不上,错过了救援的最佳时机。

第三道防线:灾后,数字化不充分→复原重建迟缓。

灾难过后,大家都要在废墟上重建家园,总站到同一个水平线了吧?这就要提到数字能力的一个特征了,它不仅是有形的软硬件基础设施,还包括了无形的数字服务、数字意识、组织机制等,而后者对于社会复原力,有直接的影响。

举个例子,灾后复原社会经济生活,是需要时间和周期的,而一个数字水平更高的城市,平时就会沉淀下详细的应急响应计划,遏制灾害发生后对关键公共服务(如水、电、医疗服务和安全)的干扰,帮助城市更快恢复供电、供水,回归正常生活。

IBM 就曾为美国安大略省电力公司 hydro One,开发了一款 AI 工具,来预测风暴的严重程度和受灾严重的区域,提前布置电工,以帮助城市快速地恢复供电。

显然,数字化水平不高的地区和居民,平时并没有这种技术储备和灾后重建支持,所以房屋修复、恢复生活秩序,都会更慢一点。

在《设计的灾难:对美国自然灾害的重新评估》 ( disasters by design: A Reassessment of natural Hazards in The United States ) 一书中,社会学家丹尼斯 · 米莱蒂提出:灾难的发生是 " 设计的 "。

人人都可能面临自然灾害的威胁,但应对灾害的技能和资源却是不平衡的,尤其是数字技术。

从这个角度看,弱势群体所遭受的气象灾害风险,也是被 " 数字鸿沟 " 所 " 设计 " 的结果。

莫测的未来

既然数字鸿沟对灾害防治的负面影响很大,那能不能直接搬迁到数字水平更高的城市和地区呢?

且不说举家搬迁到他乡的移动能力,并不是人人都有,就算是搬到了数字基建更完善的城市,也未必就能从此高枕无忧。

首先,数字化水平较高的城市,灾害预警的精准度依然有待提升。

即使身处城市之中,也依然会面临突发天气的困扰。一次从北京到上海出差,我的航班就因为雷暴天气,从早上延误到了凌晨。

更有效地防范自然灾害,就需要不断提高气象预测的准确度和精度,缩小预测范围和时间,仍是很难做到的。目前,很多城市只能发布当天大范围的气象变化概率,提供较宽泛的指导。

此外,气候变化预测的参数众多,科学决策的影响有限。

比如野生动物保护区,气候变化就会影响植被和动物的生存活动,是一个气候脆弱的地区,但气候变化与地理格局、生态群落、生态系统等之间的关系,还存在一定的盲区,无法对保护区的建设和评估给出恰当的应对策略,所以,即使有气象预警,也未必能有效应对气候变化对保护区的影响。

(地中海大部分地区正在经历极端干旱。图片来自:欧盟委员会)

近年来,气候变化加剧,带来了很多前所未有的气象灾害,这些新问题都需要因地制宜,远远超出了城市以往的治理经验。

即使是数字化水平较高的城市,也需要经历一个数据从无到有、算法由粗到精、防治从简单到具体的过程,一步都少不了。

比如说,随着气候继续变暖,飓风变得更强、更猛烈,与飓风相关的风暴强度和降雨率将增加,以往干旱的北方城市,百年一遇的降水和洪水增加。而原本气候宜人的地中海地区,则开始经历前所未有的极端干旱,可能带来粮食的安全问题。

而一套行之有效的应对策略,必须与城市方方面面的系统相配套,刻进居民下意识的本能和思维习惯当中。

比如没有经历过地震的城市,不可能一下子部署好防震建筑,防震救灾的队伍、机制和经验都需要时间来积累,到底应该为防震体系投入多少成本,才算合理,才叫适度?这也是需要多方讨论和反复论证的,无法一蹴而就。居民也不可能一下子学会地震逃生技巧,在险情出现时瞬间做出判断。

所以说,即使有数字技术的加持,面对高速变化的气候环境,城市在未来也一样会遭遇未知的气候挑战。

行动在当下

既然有没有数字技术,都会受到气候变化的冲击,那到底怎么办?总不能集体躺平吧。

我们无法断言,气候变化究竟会带来哪些具体的负面影响,唯有立即行动。

当务之急要做的,自然是 " 补短板 "。

让数字基础设施、数字技能本就薄弱的地区和人,能够尽快用上数字化技术,消除数字鸿沟。

这件事说起来容易,做起来难。因为数字鸿沟之所以会长期存在,数字化水平的 " 剪刀差 " 越拉越大,就是因为这些脆弱国家和群体,自身的资源和条件比较有限,不可能在数字建设上大量投入,钱和数字化人才,都不可能一夜之间从天下掉下来。

目前,我们看到比较有效的行动是:

1. 科研领域的全球协作。

气候是有 " 蝴蝶效应 " 的,南美洲热带雨林中的蝴蝶,扇动几下翅膀,两周后会引起得克萨斯州的一场龙卷风。这意味着,全球各国都会因气候改善而受益,因此,气候变化的科研协作,应该成为造福全人类的共识。

这个过程中,一些科学计算较为先进的国家和地区,科学家们可以积极探索全球气候变化与数字技术的融合。

此前发布的《亚洲大洋洲区域综合地球观测计划——北京宣言》就提到,中国科学家就和其他各国科学家一起,努力弥补地球观测的 " 数字鸿沟 ",赋能亚大区域发展。

2. 数字基建的全国一体化。

气象预测不尽如人意,一个核心原因就是,气象数据规模大,所需的计算量级和复杂程度也非常之大,而且整个过程往往需要在半小时之内完成,需要高性能的计算集群,堪称是算力怪兽。而乡村县镇这样的地方,不可能投入巨资去抢算力卡,豢养一头这样的 " 巨兽 "。

全国算力一体化网络、上云用数赋智的大趋势,也让我们看到了消弭数字鸿沟的可能性。通过云端,调用西部等数据中心的算力资源,将本地气象数据与云端基础数据和 AI 算法模型相结合,来为乡村县镇的应急调度,输出合理的决策,正在成为公共服务的一部分。

3.AI 大模型在气象领域落地。

解决了算力的瓶颈,接下来的问题是,数字水平较低的地方,也没有充足的人才来针对性、定制化地开发相应算法,模型无法精细化、个性化地适配本地需求。怎么办?

今年,AI 大模型显露出强大的泛化能力和理解能力,开发门槛高、运维难度大、模型效果不佳等问题,正在被得到很好的解决。在数字化、智能化的转型过程中,大模型的加持,可以让更多地方更简单、方便地上手 AI、用好 AI,真正发挥出的价值,AI 技术提高预警能力,更行之有效地应对气候变化。

今天,数字技术及基础设施就像水、电、土地一样,正在成为人类生活不可或缺的基本资源。所以,帮助弱势群体跟上数字化的脚步,就是在守护人的生存权,这是文明的基础,也是技术的应有之义。

种一棵树,最好的时间是十年前,其次是现在。消除数字鸿沟,亦是如此。

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